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
621	2025-07-04	Refined selection of individuals for preventive cardiovascular disease treatment with a transformer-based risk model 2025-Jun, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/j.landig.2025.03.005 PMID:40461349	研究论文	本研究开发并验证了一种基于Transformer的深度学习模型TRisk，用于预测心血管疾病的10年风险，旨在优化预防性治疗的个体选择	提出了一种新型的Transformer-based Risk assessment survival (TRisk)模型，在心血管疾病风险预测中表现出优于传统统计模型和现有深度学习模型的性能	研究未提及模型在其他种族或地区人群中的适用性，且未说明模型在临床实践中的实施难度	开发并验证一种能更精准识别需要心血管疾病预防性治疗个体的风险预测模型	25-84岁的成年人，包括普通人群和糖尿病患者	机器学习	心血管疾病	深度学习	Transformer	电子健康记录	来自英格兰291家全科诊所的300万成年人数据用于模型开发，98家诊所数据用于验证
622	2025-07-04	Future Applications of Cardiothoracic CT 2025-Jun, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.240085 PMID:40492912	综述	本文综述了光子计数CT(PCCT)、直立CT和人工智能(AI)在心胸CT成像和诊断中的未来应用	探讨了PCCT、直立CT和AI在心胸CT中的创新应用，包括降低辐射剂量、提高空间分辨率和改变放射科医生解读影像的方式	未提及具体临床实施中的挑战或限制	探讨心胸CT技术的未来发展方向和应用前景	心胸CT技术及其临床应用	数字病理	心血管疾病	光子计数CT(PCCT)、直立CT、四维CT、AI	深度学习	CT影像	NA
623	2025-07-04	Artificial intelligence-assisted detection of nasopharyngeal carcinoma on endoscopic images: a national, multicentre, model development and validation study 2025-Jun, The Lancet. Digital health DOI:10.1016/j.landig.2025.03.001 PMID:40544083	研究论文	开发并验证了一种基于Swin Transformer的深度学习系统（STND），用于在内窥镜检查中区分鼻咽癌、良性增生和正常鼻咽组织	首次开发了一种基于Swin Transformer的深度学习系统，用于鼻咽癌的内窥镜图像诊断，并在多中心研究中验证了其临床实用性	研究主要基于中国高发地区的医院数据，可能在其他地区的泛化性有待验证	提高鼻咽癌的早期诊断准确率，减少漏诊和误诊	鼻咽癌、良性增生和正常鼻咽组织的内窥镜图像	数字病理	鼻咽癌	深度学习	Swin Transformer	图像	内部数据集包含27,362张内窥镜图像（来自15,521名个体），外部验证集包含1,885张前瞻性采集的图像（来自945名参与者）
624	2025-07-04	Pharmakon or the healing art: experience of artistic-transformative transdisciplinary workshops in fibromyalgia syndrome 2025-Jun, Clinical and experimental rheumatology IF:3.4Q2 DOI:10.55563/clinexprheumatol/yxhmcr PMID:40556605	研究论文	本研究验证了通过艺术转化工作坊在纤维肌痛综合征患者中改善生活质量、睡眠、自尊和自我效能的有效性	首次将艺术转化体验应用于纤维肌痛综合征患者的治疗，并验证其有效性	研究为观察性设计，缺乏对照组，且样本量相对较小	验证跨学科艺术转化路径对纤维肌痛综合征患者的治疗效果	纤维肌痛综合征患者	心理健康	纤维肌痛综合征	艺术转化工作坊（包括自传回顾、诗歌表达和视觉思维策略）	NA	问卷调查数据	109名纤维肌痛综合征患者
625	2025-07-04	Predicting heavy metal concentration in crop grain using automated machine learning models 2025-Jun, Ying yong sheng tai xue bao = The journal of applied ecology DOI:10.13287/j.1001-9332.202506.018 PMID:40607569	研究论文	使用自动化机器学习模型预测作物籽粒中的重金属浓度	首次应用自动化机器学习（AutoML）模型预测作物籽粒中多种重金属的浓度，并比较了六种不同模型的性能	研究基于已有文献的数据集，可能受限于数据的质量和覆盖范围	预测和控制作物籽粒中的重金属污染	作物籽粒中的重金属（铬、镉、铅、砷、汞）浓度	机器学习	NA	自动化机器学习（AutoML）	DL, DRF, XRT, SE, GBM, GLM	结构化数据	791个数据集来自54篇出版物
626	2025-07-04	Toward diffusion MRI in the diagnosis and treatment of pancreatic cancer 2025-May-28, Medical oncology (Northwood, London, England) DOI:10.1007/s12032-025-02759-5 PMID:40434720	研究论文	探讨扩散磁共振成像（dMRI）在胰腺癌诊断和治疗中的潜力	结合扩散加权成像（DWI）、扩散张量成像（DTI）、体素内不相干运动（IVIM）和扩散峰度成像（DKI）等扩散技术及AI分析，提供组织微结构的深入洞察	标准化协议和稳健的数据分析流程仍存在挑战	增强胰腺癌的诊断和治疗效果	胰腺癌	数字病理	胰腺癌	dMRI, DWI, DTI, IVIM, DKI, AI分析	深度学习	MRI图像	NA
627	2025-07-04	Deep Learning of Cellular Metabolic Flux Distributions Predicts Lifespan 2025-May-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.22.623650 PMID:39651232	research paper	该研究利用深度学习预测单细胞酵母的寿命，通过代谢网络分析揭示寿命差异的根本原因	首次发现酵母寿命差异是代谢网络的一个涌现特性，并识别出与寿命相关的三种代谢通量状态	研究仅针对单细胞酵母，结果是否适用于多细胞生物尚不明确	探究单细胞酵母寿命差异的根本原因	单倍体单细胞酵母	machine learning	NA	深度学习、主成分分析(PCA)	Regression Neural Network (RNN)、Classification Neural Network (CfNN)、Convolutional Neural Network (CNN)	代谢通量分布数据	812个可行突变体对应的66,400个单个细胞
628	2025-07-04	Galileo-an Artificial Intelligence tool for evaluating pre-implantation kidney biopsies 2025-May, Journal of nephrology IF:2.7Q2 DOI:10.1007/s40620-024-02094-4 PMID:39356416	研究论文	介绍了一种名为Galileo的人工智能工具，用于评估移植前肾脏活检	开发了专门用于辅助病理学家解读移植前肾脏活检的AI工具Galileo，显著提高了评估速度和一致性	需要进一步基于硬终点（如移植物存活率）进行改进	开发AI工具以辅助病理学家评估移植前肾脏活检	移植前肾脏活检的病理图像	数字病理	肾脏疾病	深度学习	深度学习算法	图像	多中心收集的肾脏穿刺和楔形活检的全切片图像
629	2025-07-04	TransMA: an explainable multi-modal deep learning model for predicting properties of ionizable lipid nanoparticles in mRNA delivery 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf307 PMID:40581984	研究论文	提出了一种名为TransMA的可解释多模态深度学习模型，用于预测mRNA递送中可电离脂质纳米颗粒（LNPs）的转染效率	TransMA采用多模态分子结构融合架构，结合细粒度原子空间关系提取器和粗粒度原子序列提取器，设计了mol-attention机制块，能够对齐粗细粒度原子特征并捕捉原子空间与序列结构间的关系	未明确提及具体局限性	加速高转染效率mRNA药物递送系统的筛选过程	可电离脂质纳米颗粒（LNPs）	机器学习	NA	深度学习	Transformer, Mamba	分子结构数据	当前最大的LNPs数据集，包括Hela和RAW细胞系
630	2025-07-04	An order-preserving batch-effect correction method based on a monotonic deep learning framework 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf247 PMID:40586320	研究论文	提出了一种基于单调深度学习框架的保持顺序的批次效应校正方法	该方法首次在批次效应校正中引入了顺序保持特性，通过单调深度学习网络有效提升了聚类性能并保留了基因间的原始相关性及差异表达信息	未明确说明方法在超大规模数据集上的计算效率及对极端批次效应的处理能力	开发具有顺序保持特性的单细胞RNA测序数据批次效应校正方法	单细胞RNA测序数据	生物信息学	NA	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	单调深度学习网络	基因表达数据	NA
631	2025-07-04	A comprehensive benchmark for multiple highly efficient base editors with broad targeting scope 2025-Apr-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.17.628899 PMID:39763781	研究论文	本文构建了10种具有高活性和广泛靶向范围的腺嘌呤和胞嘧啶碱基编辑器（BEs），并通过34,040种BE-gRNA-靶标组合全面评估其编辑特性和性能	开发了一个深度学习模型BEEP，用于预测BEs的编辑效率和结果，并成功验证了3,558种疾病相关单核苷酸变异（SNVs）的安装	研究主要基于基因组整合的长靶标和tiling gRNA策略，可能未涵盖所有可能的编辑场景	评估和优化碱基编辑器的性能，以更高效地编辑疾病相关的单核苷酸变异	腺嘌呤和胞嘧啶碱基编辑器（BEs）及其与gRNA和靶标的组合	基因编辑	遗传性疾病	碱基编辑技术，深度学习	深度学习模型（BEEP）	基因组数据	34,040种BE-gRNA-靶标组合，3,558种疾病相关SNVs
632	2025-07-04	SORBET: Automated cell-neighborhood analysis of spatial transcriptomics or proteomics for interpretable sample classification via GNN 2025-Apr-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.30.573739 PMID:38260586	研究论文	介绍了一种名为SORBET的几何深度学习框架，用于分析空间转录组或蛋白质组数据，以进行可解释的样本分类	SORBET是首个在空间转录组数据上进行表型预测的方法，利用图卷积网络分析相邻细胞图，并通过新颖的数据增强技术确保预测的鲁棒性	NA	通过整合空间信息与多重分子数据，准确预测表型，以推进个性化医疗	转移性黑色素瘤、非小细胞肺癌和结直肠癌样本	数字病理学	黑色素瘤、非小细胞肺癌、结直肠癌	空间转录组学、空间蛋白质组学（IMC、CODEX）	GNN（图卷积网络）	空间转录组数据、空间蛋白质组数据	CosMx空间转录组数据集、IMC和CODEX数据集
633	2025-07-04	A Novel Technique for Fluorescence Lifetime Tomography 2025-Apr-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.19.613888 PMID:39345436	研究论文	本文提出了一种基于深度神经网络的荧光寿命断层扫描新技术AUTO-FLI，用于在深层组织中实现3D强度和定量寿命重建	开发了名为AUTO-FLI的深度学习模型，能够在厘米深度实现高散射介质中的3D定量荧光寿命成像	目前仅在模拟小鼠体模上验证，尚未在真实活体组织中进行测试	解决深层组织中荧光寿命3D成像的技术挑战	高散射介质中的荧光寿命成像	生物医学成像	NA	荧光寿命成像(FLIM)	深度神经网络(DL)	3D荧光成像数据	解剖学精确的小鼠模拟体模
634	2025-07-04	Characterization of binding kinetics and intracellular signaling of new psychoactive substances targeting cannabinoid receptor using transition-based reweighting method 2025-Apr-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.09.29.560261 PMID:37873328	研究论文	本研究通过模拟新型精神活性物质（NPS）和经典大麻素与CB1受体的结合动力学，揭示了NPS导致更强下游信号传导的结构基础	结合多系综模拟、过渡态重加权方法和深度学习技术（NRI）解析NPS与CB1受体结合的动力学特征及其对下游信号传导的影响	研究仅针对MDMB-Fubinaca和HU-210两种配体，可能无法完全代表所有NPS的特性	揭示新型精神活性物质（NPS）与CB1受体结合的动力学特征及其对下游信号传导的影响机制	新型精神活性物质MDMB-Fubinaca和经典大麻素HU-210与CB1受体的相互作用	计算生物学	药物滥用	多系综分子动力学模拟、过渡态重加权方法、神经关系推理（NRI）	变分自编码器（VAE）、神经关系推理（NRI）	分子动力学模拟数据	两种配体（MDMB-Fubinaca和HU-210）与CB1受体的相互作用
635	2025-07-04	Transitions in dynamical regime and neural mode underlie perceptual decision-making 2025-Apr-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.10.15.562427 PMID:37904994	research paper	该研究通过同时记录数百个神经元的活动，结合无监督的深度学习方法，探索了大鼠前额叶皮层和纹状体在感知决策过程中的神经动力学	发现了决策过程中神经动力学的两个连续状态转变，并提出了一个简化模型来近似这种动态转变，从而能够从大规模神经群体活动中推断出决策承诺的时刻	研究仅基于大鼠的听觉证据积累任务，结果是否适用于其他感知决策场景尚不明确	探索感知决策过程中神经动力学的变化及其与决策承诺的关系	大鼠前额叶皮层和纹状体的神经元活动	神经科学	NA	无监督深度学习	简化动力学模型	神经电生理数据	数百个神经元的同时记录
636	2025-07-04	Deep Learning Models to Predict Diagnostic and Billing Codes Following Visits to a Family Medicine Practice: Development and Validation Study 2025-Mar-07, JMIR AI DOI:10.2196/64279 PMID:40605560	研究论文	开发并验证深度学习模型以预测家庭医学实践中的诊断和账单代码	首次在家庭医学实践中应用深度学习模型预测诊断和账单代码，并展示高准确率	模型在诊断代码预测上的召回率和精确度较低，且尚未在其他家庭医学实践中验证其通用性	提高家庭医学实践中诊断和账单代码的准确性和效率	家庭医学实践中的电子病历记录	自然语言处理	NA	深度学习	深度学习模型	文本	198,802次就诊记录（来自245,045次符合条件的就诊）
637	2025-07-04	Harnessing Deep Learning Methods for Voltage-Gated Ion Channel Drug Discovery 2025-Jan-01, Physiology (Bethesda, Md.) DOI:10.1152/physiol.00029.2024 PMID:39189871	综述	本文探讨了深度学习在电压门控离子通道药物发现中的应用	利用深度学习和扩散模型计算设计蛋白质结合剂，以调节电压门控离子通道的活性	未提及具体实验验证结果或临床应用案例	推进电压门控离子通道药理学，发现有效且安全的治疗方法	电压门控离子通道（VGICs）及其蛋白质结合剂	机器学习	心脏心律失常和神经性疼痛	深度学习和扩散模型	扩散模型	蛋白质结构数据	NA
638	2025-07-04	Role of artificial intelligence in early diagnosis and treatment of infectious diseases 2025-01, Infectious diseases (London, England) DOI:10.1080/23744235.2024.2425712 PMID:39540872	综述	本文综述了人工智能在传染病早期诊断和治疗中的关键作用	探讨了AI驱动的诊断工具（包括机器学习算法、深度学习和图像识别系统）如何提高疾病检测和监测的准确性和效率，以及AI在预测疾病爆发、优化治疗策略和个性化干预方面的潜力	讨论了AI在传染病管理中整合的伦理考虑、挑战和限制	研究AI在传染病早期诊断和治疗中的应用	传染病	医疗健康	传染病	机器学习算法、深度学习、图像识别系统	NA	NA	NA
639	2025-07-04	TGEL-transformer: Fusing educational theories with deep learning for interpretable student performance prediction 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327481 PMID:40587446	研究论文	本研究提出了一种结合教育理论与深度学习的TGEL-Transformer框架，用于可解释的学生表现预测	提出了双通道特征处理模块、理论指导的四头注意力机制和可解释的预测层，融合了多元智能理论和社会认知理论	未提及具体局限性	提升教育数据挖掘的效果，为个性化教育提供数据支持	学生表现预测	教育技术	NA	深度学习	Transformer	教育数据	6,608名学生数据，外加480名跨文化数据验证
640	2025-07-04	Enhanced E-commerce decision-making through sentiment analysis using machine learning-based approaches and IoT 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326744 PMID:40587469	研究论文	通过结合机器学习和物联网技术，提升电子商务决策能力，优化客户购物体验	创新性地应用机器学习算法不仅进行简单推荐，还包括需求预测，确保热门商品库存充足，减少客户失望并提升满意度	研究中未提及数据收集的具体规模和时间跨度，可能影响模型的泛化能力	提升电子商务决策能力，优化客户购物体验	电子商务平台及其客户	机器学习	NA	机器学习算法（包括逻辑回归、朴素贝叶斯、SVM、随机森林、AdaBoosting、GRU、LSTM）	逻辑回归、朴素贝叶斯、SVM、随机森林、AdaBoosting、GRU、LSTM	客户行为和偏好数据	NA