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
6461	2026-07-07	Comparative analysis of intestinal tumor segmentation in PET CT scans using organ based and whole body deep learning 2025-02-17, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01587-3 PMID:39962481	研究论文	对比分析基于器官和全身深度学习方法在PET CT扫描中分割肠道肿瘤的效果	提出一种新型器官聚焦方法，通过限制训练数据为肠道肿瘤病例以提高数据同质性，从而提升分割性能	未在论文中明确说明局限性	评估训练数据同质性在准确识别肠道肿瘤中的有效性，并比较器官聚焦方法与全身训练方法的分割性能	肠道肿瘤患者（弥漫性大B细胞淋巴瘤和滤泡性淋巴瘤患者）	医学图像分析、深度学习	肠道肿瘤、弥漫性大B细胞淋巴瘤、非霍奇金淋巴瘤	FDG-PET/CT扫描	深度学习（卷积神经网络等）	PET/CT医学影像	来自大型多中心临床试验（NCT01287741）的弥漫性大B细胞淋巴瘤患者，以及非霍奇金淋巴瘤滤泡性淋巴瘤患者的独立试验	NA	NA	Dice系数、精确度、召回率、F1分数	NA
6462	2026-07-07	Predicting the Price of Molecules Using Their Predicted Synthetic Pathways 2025-Feb, Molecular informatics IF:2.8Q2 DOI:10.1002/minf.202400039 PMID:39887833	研究论文	利用预测的合成路径来预测分子价格的深度学习方法	首次提出基于预测的逆合成路径和起始原料价格来预测分子价格的模型	NA	提升虚拟分子库中化合物价格的预测能力，以加速成本决策过程	虚拟分子及其预测的合成路径与起始原料价格	机器学习	NA	计算机辅助合成规划	深度学习	分子结构数据	NA	NA	RetroPriceNet	测试集性能优于现有模型	NA
6463	2026-07-07	Towards unbiased skin cancer classification using deep feature fusion 2025-01-31, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02889-w PMID:39891245	研究论文	介绍了SkinWiseNet（SWNet），一种用于皮肤癌检测和自动分类的深度卷积神经网络，通过多路径特征提取和特征融合提升效率并减少偏见	通过多路径特征提取和网络宽度增强优化特征提取，并引入特征融合以降低对深色皮肤或毛发过多患者的偏见	未提及具体的局限性	开发一种能够无偏检测和分类皮肤癌的深度学习模型	皮肤癌图像，包括良性和恶性类别	计算机视觉	皮肤癌	深度特征融合	卷积神经网络（CNN）	图像	四个数据集：Mnist-HAM10000、ISIC2019、ISIC2020和黑色素瘤皮肤癌	NA	SWNet	准确率、F1分数	NA
6464	2026-07-07	Towards a decision support system for post bariatric hypoglycaemia: development of forecasting algorithms in unrestricted daily-life conditions 2025-01-20, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02856-5 PMID:39833876	研究论文	基于线性与深度学习模型开发用于预测日常自由生活条件下胃旁路术后低血糖事件的决策支持系统	首次在真实日常自由生活条件下评估多种算法预测胃旁路术后低血糖事件的能力，并发现递归自回归模型优于深度学习方法	仅使用连续血糖监测数据作为单一输入，未纳入其他生理或行为参数；深度学习方法性能受限	开发短期预测胃旁路术后低血糖事件的决策支持系统	50名接受Roux-en-Y胃旁路术后出现低血糖的患者	机器学习	胃旁路术后低血糖	连续血糖监测	递归自回归模型, 深度学习模型	血糖时间序列数据	50名患者，每名患者监测最多50天	NA	递归自回归模型（rAR），深度学习模型（具体架构未指定）	精确率，召回率，F1分数，每日误报次数，时间增益	NA
6465	2026-07-07	iMFP-LG: Identify Novel Multi-functional Peptides Using Protein Language Models and Graph-based Deep Learning 2025-01-15, Genomics, proteomics & bioinformatics DOI:10.1093/gpbjnl/qzae084 PMID:39585308	研究论文	提出基于蛋白质语言模型和图注意网络的iMFP-LG方法，用于识别多功能肽	将蛋白质语言模型与图注意网络结合用于多功能肽识别，优于现有方法，并具备可解释性	未提及性能泛化性验证或跨数据集测试的局限性	开发高效准确的多功能肽识别方法，促进肽相关药物设计	多功能肽（包括多功能生物活性肽和多功能治疗肽）	机器学习	NA	蛋白质语言模型、图注意网络	图注意网络	肽序列数据	UniRef90数据库中数百万已知肽，筛选出8个候选肽，其中1个经实验验证	PyTorch	图注意网络	准确率、精确率、召回率、F1分数	NA
6466	2026-07-07	Machine learning and deep learning models for the diagnosis of apical periodontitis: a scoping review 2024-10-18, Clinical oral investigations IF:3.1Q1 DOI:10.1007/s00784-024-05989-5 PMID:39419893	综述	评估机器学习与深度学习模型在诊断根尖周炎中的应用现况	系统性地总结了AI模型在根尖周炎诊断中的表现，特别是强调了AI辅助对临床医生诊断敏感性的提升作用	研究间数据集大小、标注技术和算法配置差异显著，且缺乏统一的方法学和性能指标报告标准	评估机器学习与深度学习模型在人类根尖周炎诊断中的应用效果	根尖周炎患者及对应的牙科X光影像	机器学习	根尖周炎	NA	机器学习与深度学习模型	牙科X光影像	纳入19篇研究，具体样本量未统一说明	NA	NA	敏感性，特异性	NA
6467	2026-07-07	Deep learning-based detection of indicator species for monitoring biodiversity in semi-natural grasslands 2024-Sep, Environmental science and ecotechnology IF:14.0Q1 DOI:10.1016/j.ese.2024.100419 PMID:38706811	研究论文	开发了基于深度学习的物体检测模型，用于识别半天然草地中的指示物种，以监测生物多样性	首次利用温室培育的标本进行实地植物识别，克服了数据稀缺问题，并实现了从温室到实地条件的成功迁移	未明确说明，但可能受限于温室条件与自然环境的差异、以及数据集的规模	利用深度学习技术检测指示物种，以支持半天然草地的生物多样性监测和保护工作	指示物种（一组维管植物物种），作为高自然价值草原生物多样性评估的替代指标	计算机视觉	NA	物体检测	基于深度学习的物体检测模型	图像	温室培育的指示植物数据集、实验草地和自然草地的小型数据集	NA	物体检测模型（具体架构未在摘要中指定）	平均精度	NA
6468	2026-07-07	Extent and Topography of Subretinal Drusenoid Deposits Associate With Rod-Mediated Vision in Aging and AMD: ALSTAR2 Baseline 2024-08-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.65.10.25 PMID:39163034	研究论文	利用监督深度学习量化视网膜下玻璃疣样沉积物（SDD）面积，并分析其与年龄相关性黄斑变性（AMD）中视杆介导视觉的关系	首次使用监督深度学习对55°宽近红外反射图像进行SDD分割量化，并结合OCT手动校对，系统评估SDD面积与视杆视觉功能及地形分布的关系	未说明	研究SDD负担与视杆介导的暗适应及视网膜光感受器地形分布之间的关联	年龄≥60岁的正常、早期AMD和中期AMD眼睛	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描	卷积神经网络	图像	428人428只眼（正常218眼，早期AMD 120眼，中期AMD 90眼）	NA	卷积神经网络	Dice系数	NA
6469	2026-07-07	Association of Retinal Biomarkers With the Subtypes of Ischemic Stroke and an Automated Classification Model 2024-07-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.65.8.50 PMID:39083310	研究论文	利用OCTA图像通过深度学习模型自动识别缺血性卒中及其亚型，并探索视网膜生物标志物与卒中亚型的关联	首次将深度学习模型应用于OCTA图像以区分缺血性卒中的腔隙性和非腔隙性亚型，并揭示了浅层血管丛的迂曲度和FAZ圆形度与卒中亚型的相关性	外部数据验证中模型AUC略低于内部验证，可能存在数据集偏差；视网膜生物标志物的临床解释需进一步验证	研究基于OCTA图像的深度学习模型在缺血性卒中检测及其亚型分类中的可行性，以及视网膜微血管变化与卒中亚型的关联	865名参与者的1730只眼睛，包括缺血性卒中患者和健康对照者	计算机视觉	缺血性卒中	OCTA成像	深度学习模型	图像	1730只眼睛（来自865名参与者）	PyTorch	ResNet	AUC	NA
6470	2026-07-07	Quantifying Geographic Atrophy in Age-Related Macular Degeneration: A Comparative Analysis Across 12 Deep Learning Models 2024-07-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.65.8.42 PMID:39046755	研究论文	比较12种深度学习模型在年龄相关性黄斑变性中地理萎缩分割的性能	系统比较多种编码器-解码器组合（包括视觉变换器）在GA分割中的效果，发现视觉变换器与FPN和UNet架构更优	样本量有限且仅使用两个数据集，未探索其他可能更优的架构组合	确定用于GA分割的最有效的深度学习架构	眼底自发荧光图像中的地理萎缩区域	计算机视觉	年龄相关性黄斑变性	NA	深度学习模型（包括CNN和视觉变换器）	图像	训练集601张FAF图像（AREDS2研究），验证集156张FAF图像（GlaxoSmithKline研究）	NA	FPN, UNet, PSPNet, EfficientNet, ResNet, VGG, Mix Vision Transformer (mViT)	平均绝对差异，Dice系数 (DC)	NA
6471	2026-07-07	Sequence of Morphological Changes Preceding Atrophy in Intermediate AMD Using Deep Learning 2024-07-01, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.65.8.30 PMID:39028907	研究论文	利用深度学习分析中间AMD中外丛状层下陷前形态变化序列	首次使用高精度人工智能量化OCT图像中中间AMD向外层丛状层下陷演变的形态学序列，并揭示光感受器和外核层变薄是早期亚临床特征	NA	研究中间AMD中在外丛状层下陷之前的形态变化序列以预测进展为地图样萎缩	中间AMD患者（280只眼，来自140名个体）	计算机视觉	老年性黄斑变性	OCT成像	CNN	图像	280只眼，来自140名中间AMD患者	PyTorch	U-Net	NA	NA
6472	2026-07-07	Fusion of multi-source relationships and topology to infer lncRNA-protein interactions 2024-Jun-11, Molecular therapy. Nucleic acids DOI:10.1016/j.omtn.2024.102187 PMID:38706631	研究论文	提出一种基于路径掩盖和度回归策略的图自编码器模型FMSRT-LPI，用于预测lncRNA-蛋白质相互作用	首次将路径掩盖和度回归策略整合到图自编码器框架中用于lncRNA-蛋白质相互作用推断，并引入PolyLoss函数优化预测任务	现有深度学习模型在LPI预测中尚未取得满意结果，但本文未明确说明自身模型的局限性	提升lncRNA-蛋白质相互作用预测的准确性，以阐明lncRNA的功能和致病机制	lncRNA和蛋白质之间的相互作用	机器学习	NA	NA	图自编码器	蛋白质序列和lncRNA序列数据	多个公共数据集	PyTorch	图自编码器	NA	NA
6473	2026-07-07	D3EGFR: a webserver for deep learning-guided drug sensitivity prediction and drug response information retrieval for EGFR mutation-driven lung cancer 2024-03-27, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae121 PMID:38555474	研究论文	构建了一个用于EGFR突变驱动的肺癌药物敏感性预测和药物响应信息检索的深度学习网络服务器D3EGFR	首个实现临床级别对EGFR突变驱动的肺癌所有获批小分子药物进行药物响应预测的平台	NA	开发用于EGFR突变驱动的非小细胞肺癌药物敏感性预测的深度学习模型和相关数据库	EGFR突变驱动的非小细胞肺癌患者	机器学习	肺癌	文献挖掘	深度学习模型	临床病理特征和药物响应数据	1339名EGFR突变患者	NA	NA	准确率	NA
6474	2026-07-07	KDGene: knowledge graph completion for disease gene prediction using interactional tensor decomposition 2024-03-27, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae161 PMID:38605639	研究论文	提出一种基于交互张量分解的知识图谱补全框架KDGene，用于疾病基因预测	在张量分解中引入交互模块桥接实体和关系嵌入，以提升领域特定生物数据中语义相似概念的表示能力	当前表示学习技术在域特定生物数据上的性能仍不理想，且忽略知识图谱中实体间的复杂关系	实现准确的疾病相关基因预测，为湿实验提供参考	疾病与基因为中心的生物知识图谱	机器学习	疾病（通用）	NA	知识图谱嵌入模型	知识图谱	NA	PyTorch	交互张量分解	准确率、精确率、召回率、F1分数、AUC	NA
6475	2026-07-07	MS-BACL: enhancing metabolic stability prediction through bond graph augmentation and contrastive learning 2024-03-27, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae127 PMID:38555479	研究论文	提出基于键图增强和对比学习的MS-BACL模型，用于预测分子代谢稳定性	首次在代谢稳定性预测任务中考虑分子图中键与键之间的关系，构建基于“原子-键-原子”的键图，并采用对比学习策略增强分子表示	未明确讨论模型的局限性	提升分子代谢稳定性预测的准确性和可靠性	分子代谢稳定性	机器学习	NA	NA	图神经网络、对比学习	分子图数据	公共数据集（具体样本数未提及）	NA	MS-BACL（基于键图增强的图神经网络）	准确率等（未具体列出）	NA
6476	2026-07-07	scNovel: a scalable deep learning-based network for novel rare cell discovery in single-cell transcriptomics 2024-03-27, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae112 PMID:38555470	研究论文	介绍scNovel，一个基于深度学习的可扩展神经网络，专门用于单细胞转录组学中发现新的稀有细胞类型	针对现有自动注释工具未能充分解决新稀有细胞类型发现的问题，提出scNovel模型，其在AUROC性能上显著优于现有方法，平均AUROC结果超过94%，比第二好的方法高出16.26%	NA	开发一个可扩展的深度学习网络，专门用于从单细胞转录组数据中发现新的稀有细胞类型，以支持高通量临床数据分析	单细胞转录组学数据中的稀有细胞类型	机器学习, 数字病理学	COVID-19	单细胞RNA测序	神经网络	单细胞转录组数据	多个不同规模、协议和不平衡程度的数据集，包括一百万规模的数据集和临床COVID-19数据集	PyTorch	scNovel	AUROC	NA
6477	2026-07-07	A microbial knowledge graph-based deep learning model for predicting candidate microbes for target hosts 2024-03-27, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae119 PMID:38555472	研究论文	基于微生物知识图谱的深度学习模型用于预测目标宿主的候选微生物	构建了新型异质微生物网络（HMN）模型KGVHI，结合知识图谱嵌入与自然语言处理算法，融合全局拓扑结构和局部生物属性信息进行预测	NA	开发计算模型预测微生物与宿主间的相互作用，以降低湿实验的高风险和成本	人类蛋白质、病毒和致病细菌及其生物属性	机器学习	微生物感染	宏基因组测序	深度神经网络（DNN）	生物属性数据	三个微生物-宿主相互作用数据集	NA	深层神经网络	与现有方法比较的精确度、预测能力	NA
6478	2026-07-07	SpatialcoGCN: deconvolution and spatial information-aware simulation of spatial transcriptomics data via deep graph co-embedding 2024-03-27, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae130 PMID:38557675	研究论文	提出了一种基于深度图共嵌入的空间转录组数据去卷积和空间信息感知模拟框架	首次引入深度图共嵌入框架同时解决空间转录组数据的低分辨率问题和有限转录本检测问题，并通过自监督共图卷积网络实现细胞类型去卷积和未检测转录本的空间分布恢复	未提及该方法在处理大规模数据时的计算效率或对噪声数据的鲁棒性等潜在限制	开发改进空间转录组数据分析的方法，包括细胞类型去卷积和空间信息感知模拟	模拟空间转录组数据和真实空间转录组数据集（人类导管原位癌、发育中人类心脏和小鼠大脑）	数字病理学	导管原位癌	空间转录组学	共图卷积网络	空间转录组数据、单细胞数据	多个人类和小鼠组织样本，具体数量未明确	NA	共图卷积网络	准确性	NA
6479	2026-07-07	ConvNeXt-MHC: improving MHC-peptide affinity prediction by structure-derived degenerate coding and the ConvNeXt model 2024-03-27, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae133 PMID:38561979	研究论文	开发了一种基于结构衍生简并编码和ConvNeXt模型的MHC-I肽结合亲和力预测方法	引入简并编码方法增强泛特异性预测，结合迁移学习和半监督学习与ConvNeXt深度学习框架	预期在未来免疫信息学领域有新发现，但未明确当前局限性	提高MHC-I与肽结合亲和力的预测准确性，支持癌症免疫治疗中新抗原的识别	MHC-I肽结合亲和力预测	机器学习	癌症免疫治疗	NA	ConvNeXt	肽序列数据	未明确说明样本数量	PyTorch	ConvNeXt	准确率	NA
6480	2026-07-07	DeepFGRN: inference of gene regulatory network with regulation type based on directed graph embedding 2024-03-27, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae143 PMID:38581416	研究论文	提出基于有向图嵌入的深度学习模型DeepFGRN，从基因表达谱中推断兼具调控类型和方向的基因调控网络	通过节点双向表示模块和对抗学习策略捕获有向图嵌入表示，并设计相关性分析模块提取基因表达特征及调控相关性	未提及具体局限性	重建带有调控类型和方向的精细基因调控网络	基因表达谱数据及基准数据集	机器学习	乳腺癌、肝癌、肺癌、COVID-19	基因表达谱分析	深度学习	基因表达数据	NA	PyTorch	GNN	NA	NA