深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
6381	2025-10-06	From Binary to Higher-Order Organic Cocrystals: Design Principles and Performance Optimization 2025-Jul-07, Angewandte Chemie (International ed. in English) DOI:10.1002/anie.202507102 PMID:40471124	研究论文	本文探讨了从二元到高阶有机共晶的设计原理与性能优化	系统阐述了从二元到高阶有机共晶的演化路径，提出了同系化取代、分级分子间相互作用和长程合成子构建模块等合成策略	分子筛选、比例优化、可扩展合成和长期稳定性仍是实际应用中的关键挑战	优化有机共晶材料的设计原理与性能	二元和高阶有机共晶材料	材料科学	NA	π-π堆积、电荷转移、氢键/卤键相互作用	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6382	2025-10-06	Rapid forensic differentiation of human and animal bones using handheld near-infrared spectroscopy and deep learning 2025-Jul-07, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.126657 PMID:40639120	研究论文	本研究开发了一种基于手持近红外光谱和深度学习的人骨与动物骨快速法医鉴别方法	首次将手持近红外光谱技术与人工神经网络结合，实现快速无损的骨骼物种鉴别	样本数量有限（225个股骨样本），多分类准确率相对较低（77.8%）	开发快速、便携的法医骨骼物种鉴别技术	人类和动物股骨样本	机器学习	NA	近红外光谱分析	人工神经网络	光谱数据	225个股骨样本（包含人类和动物标本）	NA	人工神经网络	准确率	NA
6383	2025-10-06	MPNN-CWExplainer: An enhanced deep learning framework for HIV drug bioactivity prediction with class-weighted loss and explainability 2025-Jul-04, Life sciences IF:5.2Q1 DOI:10.1016/j.lfs.2025.123835 PMID:40617525	研究论文	提出一种增强的深度学习框架MPNN-CWExplainer，用于HIV药物生物活性预测，并具备类别加权损失和可解释性功能	将消息传递神经网络与类别加权损失函数相结合，并集成GNNExplainer提供事后可解释性，有效解决HIV数据集中的类别不平衡问题	NA	改进HIV生物活性预测并提供对影响生物活性的分子决定因素的可解释性见解	HIV药物分子	机器学习	HIV/AIDS	深度学习	MPNN, GNN	分子图数据	NA	PyTorch, TensorFlow	消息传递神经网络	AUC-ROC, AUC-PRC	NA
6384	2025-10-06	Long short-term memory (LSTM) networks for precision prediction of Schottky barrier photodiode behavior at different ıllumination levels 2025-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-06809-w PMID:40596142	研究论文	本研究使用长短期记忆网络预测不同光照水平下肖特基势垒光电二极管的电学特性	首次将LSTM网络应用于肖特基二极管的电学特性预测，提供了一种替代传统实验测量的高效深度学习方法	在50和250 mW/cm光照条件下对Diode 3的预测误差较高，模型性能在不同二极管和光照条件下存在差异	开发能够准确预测肖特基二极管在不同掺杂浓度和光照水平下电学行为的稳健预测模型	CdZnO夹层Al/p-Si肖特基二极管	机器学习	NA	I-V测量法，Cheung分析，Norde方法	LSTM	电学参数数据	3个具有不同Cd掺杂比例（10%、20%、30%）的Al/CdZnO/p-Si肖特基二极管，在5个不同光照水平（50、100、150、200、250 mW/cm）下测量	NA	长短期记忆网络	RMSE, R², MAE	NA
6385	2025-10-06	Combining Low-energy Images in Dual-energy Spectral CT With Deep Learning Image Reconstruction Algorithm to Improve Inferior Vena Cava Image Quality 2025 Jul-Aug 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001713 PMID:39876519	研究论文	本研究探索将双能谱CT低能量图像与深度学习图像重建算法结合，以提升下腔静脉图像质量	首次将深度学习图像重建算法应用于双能谱CT低能量图像，显著提升下腔静脉血管边缘清晰度和管腔显示效果	研究样本量较小（仅30例患者），且仅针对下腔静脉综合征患者	改善下腔静脉CT成像质量	下腔静脉综合征患者	医学影像处理	下腔静脉综合征	双能谱CT，对比增强CT	深度学习图像重建算法	CT图像	30例下腔静脉综合征患者	NA	DLIR（深度学习图像重建算法）	CT值，标准差，信噪比，对比噪声比，主观评分	NA
6386	2025-10-06	Artificial Intelligence in Computed Tomography Image Reconstruction: A Review of Recent Advances 2025 Jul-Aug 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001734 PMID:40008975	综述	本文综述了人工智能在计算机断层扫描图像重建领域的最新进展	系统总结了AI技术在低剂量、稀疏视图、有限角度和内部断层扫描等挑战性CT重建条件下的突破性表现	NA	探讨人工智能技术在CT图像重建中的应用与发展	计算机断层扫描图像重建算法	计算机视觉	NA	深度学习	NA	CT图像	NA	NA	NA	图像质量、噪声纹理	NA
6387	2025-10-06	Artificial intelligence and its application in clinical microbiology 2025-Jul, Expert review of anti-infective therapy IF:4.2Q1 DOI:10.1080/14787210.2025.2484284 PMID:40131188	综述	本文全面回顾了人工智能在临床微生物学中的应用、进展和整合挑战	系统分析了AI在病原体检测、抗菌药物耐药性预测和诊断成像中的最新应用，并提出了可解释AI和联邦学习框架的未来发展方向	面临数据异质性、模型可解释性和伦理问题等挑战，需要更强大的验证	评估人工智能在临床微生物学诊断中的应用价值和挑战	临床微生物诊断中的病原体识别和抗菌药物耐药性评估	机器学习	传染病	RT-PCR, 诊断成像	机器学习, 深度学习, CNN	微生物数据, 诊断图像	NA	NA	卷积神经网络	诊断准确性, 工作流程效率, 临床验证	NA
6388	2025-10-06	Artificial Intelligent-Enhanced Metabolite Profiling for Intraoperative IDH1 Genotyping in Glioma Using an Orthogonally Responsive SERS Probe 2025-Jul, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202503360 PMID:40171868	研究论文	开发了一种结合人工智能的表面增强拉曼散射探针，用于神经胶质瘤术中IDH1基因分型	通过正交响应拉曼信号同时检测两种氧化还原相关代谢物，并采用深度学习算法提升测量速度和准确性	研究样本量较小（31例患者），需要更大规模验证	实现神经胶质瘤术中IDH1基因型的快速准确识别	神经胶质瘤患者	数字病理	神经胶质瘤	表面增强拉曼散射（SERS）	深度学习	拉曼光谱	31例神经胶质瘤患者	NA	多任务学习	AUC（受试者工作特征曲线下面积）	NA
6389	2025-10-06	Deep Learning-accelerated MRI in Body and Chest 2025 Jul-Aug 01, Journal of computer assisted tomography IF:1.0Q4 DOI:10.1097/RCT.0000000000001762 PMID:40360272	综述	探讨深度学习重建技术在加速身体和胸部磁共振成像中的应用与挑战	提出深度学习重建作为磁共振加速的优雅解决方案，在保持图像质量的同时显著缩短采集时间	存在病灶检测率轻微降低、心脏运动相关信号丢失、区域信噪比变化和ADC测量变异等挑战	研究深度学习重建技术在磁共振成像中的加速应用与性能评估	腹部、盆腔和胸部器官系统（特别是肝脏和前列腺）的磁共振成像	医学影像分析	多器官系统疾病	磁共振成像（T2、T1、弥散加权成像）	监督深度学习模型	医学影像数据	NA	NA	变分网络	图像质量指标、病灶显着性、信噪比、对比噪声比、ADC测量	NA
6390	2025-10-06	Application of Hyperspectral Imaging and Machine Learning for Differential Diagnosis of Hashimoto's Thyroiditis and Papillary Thyroid Carcinoma 2025-Jul, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202500123 PMID:40364460	研究论文	本研究应用高光谱成像和深度学习模型区分桥本甲状腺炎和甲状腺乳头状癌	首次结合高光谱成像技术和自适应光谱特征选择网络模型分析甲状腺疾病的光谱特征差异	研究样本量有限，仅针对两种特定甲状腺疾病进行分析	开发基于高光谱成像的甲状腺疾病精确诊断方法	桥本甲状腺炎和甲状腺乳头状癌患者组织样本	计算机视觉	甲状腺疾病	高光谱成像	深度学习	高光谱图像	NA	NA	自适应光谱特征选择网络	准确率	NA
6391	2025-10-06	Development of 3D Intelligent Quantitative Phase Microscope for Sickle Cells Screening 2025-Jul, Journal of biophotonics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jbio.202400512 PMID:40364484	研究论文	开发用于镰状细胞筛查的3D智能定量相位显微镜系统	结合干涉测量法和深度学习UNET模型，实现镰状细胞的自动语义分割和分类	系统鲁棒性需进一步提升，尚未经过广泛临床验证	开发自动化的镰状细胞病筛查系统	镰状细胞和健康红细胞	计算机视觉	镰状细胞病	干涉测量法	UNET, 梯度提升模型	3D相位图像	NA	NA	UNET	准确率	NA
6392	2025-10-06	A fully open AI foundation model applied to chest radiography 2025-Jul, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-09079-8 PMID:40500447	研究论文	开发了名为Ark的胸部X光基础模型，通过循环积累和重用多数据集专家标注知识训练而成	首个完全开放的医学影像基础模型，能够通过循环积累异构专家标注知识实现多疾病诊断、适应新疾病、小样本学习和联邦学习	NA	开发一个诊断范围广、泛化性强、适应性强、鲁棒性好且可扩展的胸部X光AI基础模型	胸部X光影像	医学影像分析	肺部疾病	深度学习	基础模型	医学影像	多个公共数据集（大小不一）的异构数据	NA	NA	NA	NA
6393	2025-10-06	nuTCRacker: Predicting the Recognition of HLA-I-Peptide Complexes by αβTCRs for Unseen Peptides 2025-Jul, European journal of immunology IF:4.5Q2 DOI:10.1002/eji.202451607 PMID:40629982	研究论文	提出一种名为nuTCRacker的新型深度学习方法，用于预测αβTCR对HLA-I-肽复合物的识别能力，特别针对训练数据中未出现的肽段	能够对训练数据中未出现的抗原肽段进行准确预测，解决了现有方法无法准确预测未见肽段的局限性	仅能对部分未见肽段进行准确预测，且预测性能依赖于训练数据的特定条件	开发能够预测αβTCR识别HLA-I-肽复合物的计算方法，以促进T细胞库选择和靶向细胞免疫疗法的发展	αβT细胞受体（TCR）和HLA-I-肽复合物	机器学习	癌症	深度学习	深度学习模型	生物序列数据	来自公共资源的大型数据集和一个小型细胞验证数据集	NA	nuTCRacker	AUC	NA
6394	2025-10-06	SetBERT: the deep learning platform for contextualized embeddings and explainable predictions from high-throughput sequencing 2025-Jul-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf370 PMID:40563247	研究论文	提出SetBERT深度学习平台，用于从高通量测序数据生成情境化嵌入和可解释预测	通过利用序列间相互作用处理非结构化HTS数据，显著提升分类准确性并实现自主可解释预测	未明确说明模型在处理超大规模数据集时的计算效率限制	开发能够处理高通量测序数据并理解微生物群落功能关系的深度学习平台	微生物群落的高通量测序数据	机器学习	NA	高通量测序	BERT	DNA序列数据	NA	PyTorch, TensorFlow	SetBERT	准确率	NA
6395	2025-10-06	miR-143 and miR-145 in Colorectal Cancer: A Digital Pathology Approach on Expressions and Protein Correlations 2025-Jul, APMIS : acta pathologica, microbiologica, et immunologica Scandinavica IF:2.2Q3 DOI:10.1111/apm.70051 PMID:40642870	研究论文	本研究采用数字病理学方法重新评估结直肠癌中miR-143和miR-145的表达及其与蛋白质靶标的关联	首次在原生肿瘤微环境中使用原位方法验证miRNA表达，并与先前报道的组织匀浆分析结果形成对比	仅发现11个miRNA-蛋白质关系中的4个存在显著相关性，样本量有限（100例患者）	重新评估结直肠癌中miR-143和miR-145的表达模式及其与已验证蛋白质靶标的关系	100名结直肠癌患者的临床样本	数字病理学	结直肠癌	原位杂交, 免疫组织化学, 基于深度学习的上皮分割	深度学习	病理图像	100名结直肠癌患者	NA	NA	相关性分析	NA
6396	2025-10-06	Understanding the Impact of Seasonal Weather Dynamics on Rice Disease Occurrence Using Neural Networks: A Case Study of Panicle Blast and Grain Rot 2025-Jun-30, Phytopathology IF:2.6Q2 DOI:10.1094/PHYTO-01-25-0004-FI PMID:40586730	研究论文	本研究利用长短期记忆神经网络分析季节性天气动态对水稻穗瘟病和穗腐病发生的影响	首次提出基于纯气象数据驱动的深度学习方法揭示气象条件与水稻病害发生的隐藏关系	仅使用气象数据，未考虑其他可能影响病害发生的因素如土壤条件、栽培管理等	探究季节性天气动态对水稻穗瘟病和穗腐病发生的影响机制	水稻穗瘟病和穗腐病	机器学习	植物病害	气象数据分析	LSTM	时间序列气象数据	180天的七种气象变量时间序列数据	NA	长短期记忆网络	准确率	NA
6397	2025-10-06	Artificial Intelligence in cancer epigenomics: a review on advances in pan-cancer detection and precision medicine 2025-Jun-14, Epigenetics & chromatin IF:4.2Q1 DOI:10.1186/s13072-025-00595-5 PMID:40517231	综述	本文综述人工智能在癌症表观基因组学中的应用进展，重点关注泛癌检测和精准医学	系统探讨AI与DNA甲基化分析的协同作用，推动多癌种早期检测和精准肿瘤学发展	早期癌症检测灵敏度有限、AI算法黑箱问题、缺乏多样化人群验证	探索人工智能如何通过DNA甲基化分析推进癌症精准医疗	DNA甲基化谱和癌症表观遗传数据	机器学习	泛癌种	DNA甲基化分析	深度学习网络, 图模型	表观遗传数据	NA	NA	NA	诊断准确率	NA
6398	2025-06-16	Commentary on "Photodiagnosis with deep learning: A GAN and autoencoder-based approach for diabetic retinopathy detection" by Gencer et al., 2025 2025-Jun-13, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2025.104666 PMID:40516582	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
6399	2025-10-06	Deep convolutional neural networks for early detection of interproximal caries using bitewing radiographs: A systematic review 2025-Jun, Evidence-based dentistry DOI:10.1038/s41432-025-01134-7 PMID:40114013	系统综述	系统综述深度卷积神经网络在咬翼片上检测邻面龋的应用效果	首次系统评估不同深度卷积神经网络模型在咬翼片邻面龋检测中的性能比较，特别指出YOLOv8模型的优势	纳入研究数量有限（仅10篇），样本量差异大（112-3989名参与者），仅40%研究在参考标准领域偏倚风险较低	评估深度卷积神经网络在咬翼片上检测邻面龋的诊断准确性和临床应用价值	咬翼片X光影像中的邻面龋病变	计算机视觉	龋齿	口腔X射线成像	CNN	医学影像	10项研究，参与者数量从112到3989不等	NA	YOLOv8, 深度卷积神经网络	诊断准确性	NA
6400	2025-10-06	Analysis of influenza-like illness trends in Saudi Arabia: a comparative study of statistical and deep learning techniques 2025-Jun, Osong public health and research perspectives IF:2.1Q3 DOI:10.24171/j.phrp.2025.0080 PMID:40501115	研究论文	比较Holt-Winters统计方法和LSTM深度学习模型在沙特阿拉伯流感样疾病趋势预测中的性能	首次在中东流行病学建模中整合区域特异性外生变量（气候条件和人口流动趋势）进行流感预测	研究期间包含COVID-19大流行可能影响流感数据模式，模型在高峰发病率波动期间表现不稳定	开发和评估流感样疾病周发病率预测模型	沙特阿拉伯2017-2022年每周流感样疾病发病率数据	机器学习	流感	时间序列分析	LSTM, Holt-Winters	时间序列数据	2017-2022年沙特阿拉伯每周流感数据	NA	LSTM	RMSE, MAE, R2, PBIAS	NA