深度学习在生物医药领域中的应用

序号	推送日期	文章	类型	简述	创新点	不足	研究目的	研究对象	领域	病种	技术	模型	数据类型	样本量
601	2025-05-08	SPLIF-Enhanced Attention-Driven 3D CNNs for Precise and Reliable Protein-Ligand Interaction Modeling for METTL3 2025-Apr-29, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c00538 PMID:40321522	研究论文	本文提出了一种名为DeepMETTL3的新型评分函数，结合3D CNN和多头注意力机制以及高维结构蛋白-配体相互作用指纹（SPLIF），用于精确和可靠的蛋白-配体相互作用建模	DeepMETTL3整合了3D CNN、多头注意力机制和SPLIF，能够捕捉复杂的3D相互作用模式并优化特征优先级，显著优于传统评分函数	未明确提及具体局限性，但可能包括对特定靶点（如METTL3）的依赖性以及计算效率的平衡问题	开发一种新型评分函数，用于结构基础的虚拟筛选（SBVS），提高蛋白-配体相互作用建模的准确性和可靠性	METTL3作为治疗靶点的蛋白-配体相互作用	机器学习	NA	3D CNN、多头注意力机制、SPLIF	3D CNN	蛋白-配体相互作用数据	使用基于支架的数据分割策略和多个测试集，包括与训练数据化学相似性极低的挑战性数据集
602	2025-05-08	2D Hole-Arrayed Double-Anode Structure Exciting Surface Plasmon Polaritons for Enhancing Outcoupling Efficiency of Organic Light-Emitting Diodes on Silicon Wafers (OLEDoS) 2025-Apr-29, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.4c10366 PMID:40321593	研究论文	本研究提出了一种二维孔阵列双阳极结构，用于激发表面等离子体激元(SPPs)，以提高硅晶圆上有机发光二极管(OLED)的出光效率	采用二维孔阵列双阳极结构激发SPPs，并通过优化设计参数显著提高了OLED的出光效率	未提及实验验证或实际应用中的潜在问题	提高有机发光二极管在硅晶圆上的出光效率	有机发光二极管(OLED)及其在硅晶圆上的应用	光电子器件	NA	有限差分时域(FDTD)方法、线性回归、XGB Regressor、MLP	统计模型、机器学习模型、深度学习模型	模拟数据	NA
603	2025-05-08	A high-throughput framework for predicting three-dimensional structural-mechanical relationships of human cranial bones using a deep learning-based method 2025-Apr-24, Journal of the mechanical behavior of biomedical materials IF:3.3Q3 DOI:10.1016/j.jmbbm.2025.107007 PMID:40328110	research paper	提出了一种基于深度学习的高通量框架，用于预测人类颅骨的三维结构-力学关系	首次将深度学习应用于三维颅骨微结构与力学响应的关联研究，克服了传统方法在捕捉颅骨各向异性特征上的局限性	研究样本量相对较小（40例颅骨样本），且年龄分布集中在老年人群（平均82.5岁）	建立颅骨三维微结构与宏观力学响应之间的关联模型	人类颅骨样本	digital pathology	NA	micro-CT扫描，有限元模拟，准静态压缩实验	U-Net	三维医学影像数据	40例人类颅骨样本（平均年龄82.5岁），从中提取2000个代表性体积单元(RVE)
604	2025-05-08	Deep Learning Cerebellar Magnetic Resonance Imaging Segmentation in Late-Onset GM2 Gangliosidosis: Implications for Phenotype 2025-Apr-11, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.08.25325262 PMID:40297453	research paper	利用深度学习技术分析迟发型GM2神经节苷脂沉积症患者的脑部MRI图像，研究小脑萎缩的区域差异	首次使用深度学习小脑特异性分割和皮质厚度分析流程，揭示了迟发型Tay-Sachs病（LOTS）与迟发型Sandhoff病（LOSD）在小脑萎缩模式上的差异	样本量较小（LOTS=20，LOSD=5），未来需要更大样本研究来验证结果，并考虑症状出现年龄、构音障碍严重程度等因素	探究迟发型GM2神经节苷脂沉积症中小脑萎缩的区域特异性差异及其与临床症状的关系	迟发型Tay-Sachs病患者（n=20）、迟发型Sandhoff病患者（n=5）和神经典型对照者（n=1038）	digital pathology	geriatric disease	MRI	深度学习分割模型	医学影像	LOTS患者20例，LOSD患者5例，神经典型对照1038例
605	2025-05-08	Variability analysis of soil organic carbon content across land use types and its digital mapping using machine learning and deep learning algorithms 2025-Apr-10, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-025-13972-0 PMID:40210813	研究论文	分析法国普罗旺斯矿区11种不同土地利用类型下土壤有机碳含量的变异性，并利用机器学习和深度学习算法进行空间建模	首次在该地区综合使用多种机器学习和深度学习算法（RF、SVM、XGBoost、DNN）对土壤有机碳含量进行空间变异性建模，并比较其性能	样本量有限（162个土壤样本），且仅针对法国普罗旺斯矿区，结果可能无法推广到其他地区	研究土壤有机碳含量的空间变异性及其影响因素，为可持续土壤资源管理和气候变化减缓提供支持	法国普罗旺斯矿区11种不同土地利用类型下的土壤有机碳含量	机器学习	NA	机器学习和深度学习回归算法（RF、SVM、XGBoost、DNN）	随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、极端梯度提升（XGBoost）、深度神经网络（DNN）	土壤样本数据、环境协变量（气候参数、岩性、地形特征、土地覆盖、遥感数据、土壤理化参数）	162个土壤样本
606	2025-05-08	A method for delineating traffic low emission control zone based on deep learning and multi-objective optimization 2025-Apr-08, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-025-13949-z PMID:40199777	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习和多目标优化的交通低排放控制区划分方法	结合CNN、LSTM和注意力机制的深度学习模型捕捉PM浓度的时空变化，并采用NSGA-II算法进行多目标优化	未明确说明模型在不同城市规模或地理条件下的泛化能力	优化交通低排放控制区的划分，平衡环境效益与社会影响	城市PM浓度数据与交通排放控制区	机器学习	NA	深度学习、多目标优化算法	CNN、LSTM、Attention Mechanism	PM浓度数据（静态路网特征+动态时间序列）	出租车队采集的PM数据（未明确数量）
607	2025-05-08	Artificial intelligence to predict treatment response in rheumatoid arthritis and spondyloarthritis: a scoping review 2025-04-07, Rheumatology international IF:3.2Q2 DOI:10.1007/s00296-025-05825-3 PMID:40192881	综述	本文综述了人工智能技术在预测类风湿性关节炎和脊柱关节炎治疗反应中的应用	总结了AI在预测类风湿性关节炎和脊柱关节炎治疗反应中的多种应用和方法	方法学异质性限制了结果的普遍适用性，外部验证和数据整合仍是挑战	分析AI技术在预测类风湿性关节炎和脊柱关节炎治疗反应中的应用	类风湿性关节炎(RA)和脊柱关节炎(SpA)患者	数字病理学	类风湿性关节炎, 脊柱关节炎	监督机器学习(如随机森林、支持向量机)、无监督聚类、深度学习	随机森林, 支持向量机, 深度学习模型	电子病历、临床生物标志物、遗传和蛋白质组学数据、影像数据	89项研究(74项RA研究，7项SpA研究，4项银屑病关节炎研究，4项混合研究)
608	2025-05-08	Dynamic integration of feature- and template-based methods improves the prediction of conformational B cell epitopes 2025-Apr-03, Structure (London, England : 1993) DOI:10.1016/j.str.2025.01.018 PMID:39938510	研究论文	提出了一种动态集成算法DynaBCE，用于有效识别构象B细胞表位	结合基于特征和基于模板的策略，利用动态加权方法整合三种模块，提高了表位预测的准确性	未提及具体局限性	提高构象B细胞表位的预测准确性	构象B细胞表位	生物信息学	NA	机器学习、深度学习、基于transformer的算法	boosting算法、几何图神经网络	蛋白质结构数据	未提及具体样本数量
609	2025-05-08	A Multi-Task Self-Supervised Strategy for Predicting Molecular Properties and FGFR1 Inhibitors 2025-Apr, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202412987 PMID:39921455	研究论文	提出了一种多任务自监督深度学习框架MTSSMol，用于预测分子性质和识别FGFR1抑制剂	提出了一种多任务自监督预训练策略，利用约1000万个未标记的药物样分子进行预训练，以识别潜在的FGFR1抑制剂	未明确提及具体限制，但可能涉及预训练数据的多样性和模型的泛化能力	增强分子表示学习并识别潜在药物候选物，以加速药物发现过程	药物样分子及其与FGFR1的相互作用	计算机辅助药物发现	NA	分子对接（RoseTTAFold All-Atom）和分子动力学模拟	图神经网络（GNNs）	分子数据	约1000万个未标记的药物样分子
610	2025-05-08	Deep Learning Combined with Quantitative Structure‒Activity Relationship Accelerates De Novo Design of Antifungal Peptides 2025-Apr, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202412488 PMID:39921483	研究论文	开发了一种结合深度学习和定量结构-活性关系的抗真菌肽从头设计方法DL-QSARES	整合深度学习和定量结构-活性关系经验筛选，开发了抗真菌肽从头设计方法DL-QSARES	NA	加速抗真菌肽的从头设计，以应对念珠菌感染	抗真菌肽（AFPs）	机器学习	念珠菌感染	定量结构-活性关系（QSAR）	自然语言处理模型	氨基酸序列数据	49个候选抗真菌肽（c_AFPs）
611	2025-05-08	DLPVI: Deep learning framework integrating projection, view-by-view backprojection, and image domains for high- and ultra-sparse-view CBCT reconstruction 2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102508 PMID:39921927	research paper	提出了一种名为DLPVI的深度学习框架，用于提高高稀疏视图和超稀疏视图锥束计算机断层扫描（CBCT）图像的质量	DLPVI框架首次将投影域、逐视图反投影域和图像域集成在一起，并采用基于Transformer的图像域模型	NA	提高高稀疏视图和超稀疏视图CBCT图像的重建质量	锥束计算机断层扫描（CBCT）图像	computer vision	NA	深度学习	Transformer	image	163名真实患者用于训练，30名用于验证，30名用于测试
612	2025-05-08	CGNet: Few-shot learning for Intracranial Hemorrhage Segmentation 2025-Apr, Computerized medical imaging and graphics : the official journal of the Computerized Medical Imaging Society IF:5.4Q1 DOI:10.1016/j.compmedimag.2025.102505 PMID:39921928	research paper	提出了一种名为CGNet的新型分割模型，用于在少量标注数据下进行颅内出血（ICH）区域的精确分割	设计了跨特征模块（CFM）和支持引导查询（SGQ）机制，通过增强查询和支持集特征间的交互以及多尺度特征整合，提升了对病变细节的理解和分割精度	未明确说明模型在更广泛数据集上的泛化能力或计算效率	解决医学影像中颅内出血分割任务对大量标注数据的依赖问题	颅内出血（ICH）区域	digital pathology	intracranial hemorrhage	few-shot learning	CGNet（含CFM和SGQ模块）	医学影像（CT/MRI等）	公开数据集BHSD和私有数据集IHSAH（具体数量未说明）
613	2025-05-08	Simulation-based inference of single-molecule experiments 2025-Apr, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2025.102988 PMID:39921963	综述	本文综述了基于模拟的推理（SBI）在单分子实验分析中的应用	介绍了深度学习在SBI中的最新进展，以及SBI在单分子力谱和冷冻电镜实验中的首次应用	讨论了参数化贝叶斯推理的局限性	分析单分子实验数据，重建分子细节	生物分子的结构动力学	机器学习	NA	单分子力谱、冷冻电镜	深度学习	实验数据	NA
614	2025-05-08	Nonlinear ageing gero-marker dynamics of transcriptomic profile during calcific aortic valve mouse modeling 2025-Apr, Archives of gerontology and geriatrics IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.archger.2025.105777 PMID:39922128	研究论文	通过构建不同年龄点的钙化主动脉瓣小鼠模型，研究转录组谱的非线性衰老动态及其与瓣膜功能退化和钙化的关系	发现了线性和非线性衰老标志物，并揭示了小鼠在48周龄时衰老加速的特定时期	研究仅基于小鼠模型，结果可能无法直接推广到人类	理解衰老生物标志物动态以改善退行性心脏病的预防和管理	钙化主动脉瓣小鼠模型	数字病理	心血管疾病	RNA测序	深度学习模型	测序数据	C57BL/6 N小鼠模型，包括6周龄、48周龄和72周龄的小鼠
615	2025-05-08	Modeling Boltzmann-weighted structural ensembles of proteins using artificial intelligence-based methods 2025-Apr, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2025.103000 PMID:39923288	review	本文综述了AI驱动方法在生成玻尔兹曼加权结构集合方面的最新进展	结合AI与传统分子动力学技术，提高结构集合采样的准确性和效率	未提及具体的技术局限性	探讨AI在结构生物学中的应用，特别是在药物发现和蛋白质动力学方面	蛋白质的玻尔兹曼加权结构集合	structural biology	NA	AI-driven methods, molecular dynamics	AlphaFold2	structural ensembles	NA
616	2025-05-08	An interpretable hybrid machine learning approach for predicting three-month unfavorable outcomes in patients with acute ischemic stroke 2025-Apr, International journal of medical informatics IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.ijmedinf.2025.105807 PMID:39923294	研究论文	开发可解释的混合机器学习模型，用于预测急性缺血性卒中患者三个月不良结局	结合多种机器学习模型和深度学习模型，通过聚类分析和临床适用性评估，构建了高性能的预测模型，并开发了实用的预后预测平台	研究依赖于临床数据变量，可能未涵盖所有潜在影响因素	预测急性缺血性卒中患者三个月不良结局	急性缺血性卒中患者	机器学习	急性缺血性卒中	机器学习、深度学习、聚类分析	XGBoost、CatBoost	临床数据	内部数据集731例，外部验证数据集411例
617	2025-05-08	Deep graph embedding based on Laplacian eigenmaps for MR fingerprinting reconstruction 2025-Apr, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103481 PMID:39923317	research paper	提出了一种基于拉普拉斯特征映射的深度图嵌入框架，用于改进磁共振指纹（MRF）重建	首次将图嵌入框架引入MRF重建，能够有效利用MRF数据中的非局部和非线性相关性	未明确提及具体局限性	改进磁共振指纹（MRF）重建质量并降低计算成本	磁共振指纹（MRF）数据和多参数图谱	医学影像处理	NA	磁共振指纹（MRF）	深度神经网络（包含图嵌入模块）	医学影像数据	NA
618	2025-05-08	Novel pre-spatial data fusion deep learning approach for multimodal volumetric outcome prediction models in radiotherapy 2025-Apr, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17672 PMID:39928034	研究论文	提出了一种新型的预空间数据融合深度学习方法，用于放射治疗中的多模态体积结果预测模型	提出了一种新颖的联合早期预空间（JEPS）融合技术，解决了多模态模型输入中结构不兼容的问题	研究样本量较小（222例），且仅针对头颈部癌症患者	提高放射治疗前总体生存期（OS）预测的准确性	头颈部癌症患者	数字病理学	头颈部癌症	3D CNN, Cox Proportional Hazards模型	3D CNN, 密集神经网络	CT成像, 剂量阵列, 结构集, 表格数据	222例头颈部癌症患者
619	2025-05-08	Assessing multiple MRI sequences in deep learning-based synthetic CT generation for MR-only radiation therapy of head and neck cancers 2025-Apr, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110782 PMID:39929288	研究论文	本研究探讨了多种MRI序列对头颈部癌症MR-only放射治疗中基于深度学习的合成CT生成质量的影响	研究了多种MRI序列组合对合成CT质量的影响，并提出了最佳的多通道MR-sCT模型	增加通道数会导致人工组织增加，从而降低自动轮廓勾画和剂量测定精度	评估不同MRI序列组合对深度学习生成合成CT质量的影响	头颈部癌症患者	数字病理学	头颈部癌症	MRI	U-Net	医学影像	26名头颈部癌症患者的12个MR系列（每个患者包含T1pre、T1post-contrast、T2各4个Dixon图像）
620	2025-05-08	Deep learning for RNA structure prediction 2025-Apr, Current opinion in structural biology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.sbi.2025.102991 PMID:39933218	综述	本文综述了AI特别是深度学习在RNA结构预测中的应用及其方法论进展	总结了近年来AI在RNA结构预测领域的革命性进展，强调了方法论的进步	未提及具体模型的局限性，仅概述了该领域的挑战与机遇	总结AI在RNA结构预测中的应用及其方法论进展	RNA结构预测	自然语言处理	NA	深度学习	NA	序列数据	NA