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
641	2026-03-28	Rapid assessment of pesticide toxicity in aquatic ecosystems using deep learning-based automatic duckweed counting method 2026-Mar-21, Aquatic toxicology (Amsterdam, Netherlands) DOI:10.1016/j.aquatox.2026.107791 PMID:41887020	研究论文	本研究应用基于StarDist技术的自动化浮萍计数工具，评估了28种常用农药对水生植物浮萍生长的毒性	开发了一种基于深度学习的自动化浮萍计数方法，用于快速评估农药对水生生态系统的毒性，实现了高通量毒性测试	研究仅测试了28种农药，且毒性评估基于实验室条件，可能无法完全反映自然水生环境中的复杂情况	评估农药对水生植物的毒性，为农药环境风险评估提供快速有效的方法	浮萍（Wolffia globosa）作为水生植物模型	计算机视觉	NA	StarDist技术	深度学习	图像	28种农药（包括除草剂、杀菌剂和杀虫剂）对浮萍生长的测试	NA	StarDist	IC值（抑制浓度）	NA
642	2026-03-28	Ancestral state reconstruction with discrete characters using deep learning 2026-Mar-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2026.03.19.712918 PMID:41890074	研究论文	本研究利用深度学习软件phyddle进行祖先状态重建，评估其在各种方法和模型条件下的性能，并与贝叶斯推断进行比较	将深度学习应用于系统发育学中的祖先状态重建，特别是针对似然函数难以处理的复杂模型，提供了一种替代传统基于似然推断的新方法	在树规模增大时性能下降，且对于复杂模型（如物种形成和灭绝模型），其估计与贝叶斯推断的差异更大	开发并评估深度学习在系统发育学中祖先状态重建的应用，以处理似然函数难以计算的模型	离散字符模型下的祖先状态重建，包括简单马尔可夫模型和更复杂的生物现实模型	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	离散字符数据	NA	phyddle	NA	NA	NA
643	2026-03-28	Protocol for non-invasive tumor monitoring and diagnosis based on interpretable deep learning 2026-Mar-20, STAR protocols IF:1.3Q4 DOI:10.1016/j.xpro.2026.104358 PMID:41653437	研究论文	本文介绍了一种基于可解释深度学习框架Oncoder的非侵入性肿瘤监测和诊断协议	利用可解释深度学习框架Oncoder，通过追踪患者血浆cfDNA中肿瘤特异性DNA甲基化信号的动态变化来监测治疗反应	NA	开发非侵入性肿瘤监测和诊断协议	血浆细胞游离DNA中的肿瘤特异性DNA甲基化	机器学习	肿瘤	DNA甲基化分析	深度学习	甲基化数据	NA	NA	Oncoder	NA	NA
644	2026-03-28	Protocol to perform cell-type-specific transcriptome-wide association study using scPrediXcan framework 2026-Mar-20, STAR protocols IF:1.3Q4 DOI:10.1016/j.xpro.2025.104306 PMID:41689808	研究论文	本文介绍了一个名为scPrediXcan的框架协议，用于执行细胞类型特异性转录组范围关联研究	通过整合基于深度学习的基因表达预测与表观遗传特征，实现了细胞类型特异性的转录组范围关联研究，并提供了可扩展的模型训练与关联测试协议	协议依赖于GWAS汇总统计数据，可能受限于原始GWAS研究的样本量和统计效力	开发并详细描述一个用于细胞类型特异性转录组范围关联研究的计算框架协议	基因表达预测模型、GWAS汇总统计数据、细胞类型特异性转录组关联	机器学习	NA	深度学习、表观遗传特征分析、GWAS汇总统计	深度学习模型	DNA序列数据、表观遗传特征数据、GWAS汇总统计数据	NA	NA	NA	NA	最小计算负担
645	2026-03-21	Corrigendum to 'Multi-Task Deep Learning for Sex and Age Estimation from Panoramic Radiographs in a Brazilian Young Population': [International Dental Journal Volume 76, Issue 2, April 2026, 109381] 2026-Mar-18, International dental journal IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.identj.2026.109504 PMID:41855705	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
646	2026-03-28	HISNET-FF: Hierarchical identification of species using a network with fused cranial and dental features 2026-Mar-18, Zoological research IF:4.0Q1 DOI:10.24272/j.issn.2095-8137.2025.156 PMID:41888061	研究论文	本文提出了一种名为HISNET-FF的双流深度学习框架，用于基于哺乳动物颅骨和牙齿特征的物种分类	开发了融合全局颅骨形态和局部牙齿及听泡诊断信号的双流架构，并采用从属到种的层次分类流程，显著提升了物种识别准确率	NA	加速基于形态学的物种鉴定，实现自动化的分类学分类	鼹鼠科（Talpidae）的51个物种，涵盖18个属	计算机视觉	NA	深度学习	CNN	图像	包含51个物种（18个属）的广泛图像数据集	NA	HISNET-FF, YOLO	准确率, 召回率, 精确率, 平均精度均值（mAP@[.50:.95]）	NA
647	2026-03-28	Temporal Integration of Serum Proteomics, Metabolomics and MRI Tumor Volumetrics via Deep Learning Identifies Systemic Mediators of Glioblastoma Response to Chemoradiotherapy 2026-Mar-18, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-9085743/v1 PMID:41890862	研究论文	本研究通过深度学习整合血清蛋白质组学、代谢组学与MRI肿瘤体积数据，识别了胶质母细胞瘤对放化疗反应的系统性介质	首次将AI分割的MRI体积变化与血清多组学数据结合，揭示了胶质母细胞瘤放化疗后肿瘤体积变化与特定代谢通路之间的关联	样本量较小（55例患者），且为单中心研究，需要更大规模、多中心的验证	整合临床、分子和影像数据，识别与胶质母细胞瘤放化疗反应相关的系统性生物标志物和通路	胶质母细胞瘤患者	数字病理学	胶质母细胞瘤	SomaScan蛋白质组学平台，SECIM代谢组学检测，AI分割	深度学习	血清蛋白质组学数据，血清代谢组学数据，MRI影像	55例临床注释的胶质母细胞瘤患者，提供放化疗前后的血清样本	NA	NA	p值	NA
648	2026-03-28	Comparison of Patient Reviews for Submental Liposuction and Kybella Using Deep Learning and Natural Language Processing: Is There a Superior Intervention for Submental Adiposity? 2026-Mar-17, Aesthetic surgery journal IF:3.0Q1 DOI:10.1093/asj/sjaf129 PMID:40577594	研究论文	本研究使用深度学习与自然语言处理技术，比较了患者对颏下吸脂术与Kybella注射的在线评价，以评估两种治疗颏下脂肪堆积方法的患者满意度	首次应用基于Transformer的深度学习NLP模型（RoBERTa）分析医美领域患者自述的在线评论，系统比较两种颏下脂肪治疗方法的患者情感体验	数据来源仅限于RealSelf平台的英文评论（2014-2024年），未包含其他语言或平台数据；样本量相对有限（共1338条评论）；无法控制患者基线特征的差异	通过分析患者在线评论，比较Kybella注射与颏下吸脂术在治疗颏下脂肪堆积方面的患者满意度与情感体验	RealSelf平台上关于Kybella注射和颏下吸脂术的患者在线评论	自然语言处理	颏下脂肪堆积（美容医学适应症）	自然语言处理	Transformer	文本	1338条患者在线评论（颏下吸脂术753条，Kybella注射585条）	NA	RoBERTa	情感分类准确率（二分类：正面/负面），七种情感（恐惧、悲伤、愤怒、厌恶、中性、惊讶、喜悦）的概率评分	NA
649	2026-03-28	HGT-PepPI: A Heterogeneous Graph-Based Framework Leveraging Pragmatic Analysis for Peptide-Protein Interaction Prediction 2026-Mar-17, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c03139 PMID:41841204	研究论文	本研究提出了一种基于异质图神经网络的框架HGT-PepPI，用于预测肽-蛋白质相互作用	通过构建整合序列语义信息、进化保守谱和实验验证相互作用的多关系边异质图，并利用消息传递机制捕获局部序列特征和全局复杂上下文依赖，实现了对相互作用语义的全面建模	模型性能受限于RCSB蛋白质数据库中有标记的蛋白质-肽复合物数据量	开发一种能够准确预测肽-蛋白质相互作用的计算模型	肽和蛋白质序列	生物信息学	NA	深度学习	异质图神经网络	序列数据	NA	PyTorch	HGT	预测性能、鲁棒性	NA
650	2026-03-28	Rapid Machine Learning-Driven Detection of Pesticides and Dyes Using Raman Spectroscopy 2026-Mar-17, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.6c00396 PMID:41843405	研究论文	提出了一种基于深度学习的框架MLRaman，用于利用拉曼光谱快速检测农药和染料	结合ResNet-18特征提取与XGBoost、SVM等分类器，开发了CNN-XGBoost和CNN-SVM混合模型，并构建了用户友好的实时预测Streamlit应用	未明确说明模型在更广泛或更复杂真实场景下的性能限制	开发快速可靠的机器学习方法，用于检测食品和环境中的农药和合成染料残留	7种农药和3种染料，共10种分析物	机器学习	NA	拉曼光谱	CNN, XGBoost, SVM	光谱数据	未明确说明具体样本数量，涉及10种分析物的拉曼光谱	未明确指定，可能涉及PyTorch/TensorFlow（用于ResNet）及Scikit-learn（用于SVM/XGBoost）	ResNet-18	准确率, AUC	NA
651	2026-03-28	SurfSol: A Multimodal Surface-Based Deep Learning Framework for Protein Solubility Prediction 2026-Mar-17, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.6c00124 PMID:41841780	研究论文	提出一种名为SurfSol的多模态表面深度学习框架，用于预测蛋白质溶解度	首次将显式表面表示（几何与理化性质）与序列、结构特征结合，通过E(3)-等变图神经网络进行多模态融合，为溶解度预测提供了新范式	仅基于eSOL数据集进行评估，未在其他独立数据集上验证泛化能力；未讨论计算复杂度对实际应用的影响	开发高精度的蛋白质溶解度预测方法，以支持生物技术和制药领域重组蛋白的应用	重组蛋白质	计算生物学	NA	深度学习	图神经网络,Transformer	蛋白质序列,结构表面特征	经处理的eSOL数据集（具体数量未说明）	PyTorch Geometric（推断）	E(3)-等变图神经网络,TransformerConv,ESM-2	相关系数,AUC	NA
652	2026-03-28	A novel framework for expanding RNNs with biophysical detail to solve cognitive tasks 2026-Mar-17, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2026.03.13.711746 PMID:41889922	研究论文	本文提出了一种结合生物物理细节的储备池计算框架，用于解决认知任务	开发了生物物理细节储备池计算框架，将多室生物物理活性树突等细胞级特性整合到任务训练的循环神经网络中，以提取机制性见解	将生物物理特性整合到RNN中使其偏离了已验证的高效训练机制，面临构建和训练复杂非线性真实神经元网络的重大挑战	提取生物物理神经模型的机制性见解，并指导特定类别认知任务的模型选择	具有突触耦合的兴奋性和抑制性细胞的生物物理细节神经网络	机器学习	NA	储备池计算	RNN	模拟数据	NA	NA	BRC	任务解决能力	NA
653	2026-03-28	SynAPSeg: A novel dataset and image analysis framework for deep learning-based synapse detection and quantification 2026-Mar-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2026.03.12.711395 PMID:41890116	研究论文	本文介绍了一个名为SynAPSeg的新型数据集和图像分析框架，用于基于深度学习的突触检测和量化	提出了首个大规模、公开可用的突触点实例分割数据集，并开发了一个集成深度学习模型和交互界面的开源分析框架	NA	解决神经科学中突触组织在电路级别量化分析的关键瓶颈	突触点，特别是兴奋性突触后PSD95点，以及抑制性中间神经元中的突触	计算机视觉	老年疾病	荧光标记和成像	深度学习模型	图像	包含近400万个兴奋性突触后PSD95点的大规模数据集	NA	NA	NA	NA
654	2026-03-28	Automated measurement of horizontal strabismus in children's primary gaze photographs using deep learning and computer vision 2026-Mar-12, Photodiagnosis and photodynamic therapy IF:3.1Q2 DOI:10.1016/j.pdpdt.2026.105438 PMID:41825684	研究论文	本研究开发并验证了一种基于深度学习和计算机视觉的自动化系统，用于从儿童主视照片中测量水平性斜视角度	提出了一种两阶段人工智能系统，结合深度学习进行眼部结构分割和计算机视觉算法测量对齐，实现了自动化水平性斜视测量	研究仅验证了水平性斜视，未涉及垂直性斜视；样本量相对有限（147张照片）	开发并验证自动测量儿童水平性眼位对齐的算法	儿童的主视照片	计算机视觉	斜视	深度学习，计算机视觉	深度学习算法	图像	深度学习训练数据集包含11,018张眼部图像，验证阶段使用147张主视照片	NA	NA	线性回归斜率，p值，组内相关系数（ICC），一致性界限（LoA），变异系数（CoV）	NA
655	2026-03-28	EpiExpr: Predicting gene expression using epigenetic data and chromatin interactions 2026-Mar-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2026.02.06.704509 PMID:41867859	研究论文	本文介绍了一个名为EpiExpr的深度学习框架，用于从表观遗传数据和染色质相互作用预测基因表达	EpiExpr框架结合了一维表观遗传轨迹和三维染色质相互作用，利用残差卷积网络和图神经网络（包括图注意力和图变换器模型）来捕捉局部和远距离调控影响，无需DNA序列嵌入即可达到与基于序列的变换器模型相当的性能	NA	解码表观基因组景观中的基因表达，并提供一个可扩展的多分辨率框架来剖析表观遗传修饰和三维基因组组织对基因调控的贡献	GM12878和K562细胞系	基因组学	NA	表观遗传数据，染色质相互作用数据，CRISPRi-FlowFISH验证	残差卷积网络，图神经网络，图注意力模型，图变换器模型	一维表观遗传轨迹，三维染色质相互作用数据	NA	NA	残差卷积网络，图注意力模型，图变换器模型	NA	NA
656	2026-03-28	Deep Learning-Based Generation of Synthetic Multiphasic MRI In Hepatocellular Carcinoma and Cirrhosis 2026-Mar-04, JHEP reports : innovation in hepatology IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.jhepr.2026.101813 PMID:41887530	研究论文	本研究评估了基于深度学习的合成三维肝脏对比增强多期相MRI在肝细胞癌和肝硬化中的可行性	利用三维循环一致性生成对抗网络从非对比增强序列生成合成对比增强多期相MRI，以减少造影剂使用和扫描时间	基于中等规模的单中心数据集，需要更大规模的多中心研究和外部验证	评估深度学习生成合成对比增强多期相肝脏MRI的可行性	肝细胞癌和肝硬化患者的MRI图像	计算机视觉	肝细胞癌, 肝硬化	MRI	GAN	图像	533次MRI检查，包含3,198个MRI期相，来自185名肝细胞癌患者和182名肝硬化患者	NA	三维循环一致性生成对抗网络	结构相似性指数, 重叠度, 对称平均绝对百分比误差, 准确率, 精确率, Fleiss's kappa	NA
657	2026-03-28	Clinical validation of perfusion imaging with pulmonary function test data using Voronoi-based discretization 2026-Mar-03, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/ae4669 PMID:41698321	研究论文	本研究提出了一种基于Voronoi图离散化的框架，用于从原始值和百分位数缩放的灌注图像中提取局部空间信息，以评估肺功能，并验证其与肺功能测试数据的相关性	提出了利用Voronoi图对肺灌注图像进行离散化的新方法，以捕获局部空间信息，并计算分层描述性统计量，从而将区域灌注成像与全局肺功能评估联系起来	未明确提及具体局限性，但文中暗示替代方法（如基于CT的灌注和深度学习模型）通常需要大量数据集进行验证，而这些数据往往稀缺	开发一个框架，以弥合区域灌注成像与全局肺功能评估之间的差距，实现SPECT和CT-P灌注图之间有意义的定量比较	肺灌注图像（SPECT和CT-P）以及肺功能测试数据	数字病理学	肺癌	单光子发射计算机断层扫描，基于CT的灌注成像，肺功能测试	NA	图像	NA	NA	NA	斯皮尔曼相关系数，AUC	NA
658	2026-03-28	Advances and challenges in AI-assisted MRI for lumbar disc degeneration detection and classification 2026-Mar, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09179-z PMID:40707791	综述	本文综述了人工智能在基于MRI的腰椎间盘退变检测与分类中的应用、挑战及未来方向	全面概述了AI在腰椎间盘退变MRI分析中的应用，特别关注深度学习技术、混合模型及可解释性工具，并指出了临床转化面临的挑战	作为叙述性综述，可能未涵盖所有最新研究；且指出当前模型在泛化性、数据不平衡、可解释性及监管整合方面仍存在局限	综述AI（特别是机器学习和深度学习）在基于MRI的腰椎间盘退变检测与分级中的应用，评估其临床价值、当前局限及未来方向	腰椎间盘退变（IDD）的MRI图像	医学影像分析	腰椎间盘退变	MRI	CNN, 支持向量机, 混合模型（结合Transformer和多任务学习）	图像（MRI）	NA	NA	SpineNet, ResNet, U-Net	准确性, 可重复性	NA
659	2026-03-28	SpineScan: a deep learning model for lumbar spine MRI annotation and Pfirrmann grading assessment 2026-Mar, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09537-x PMID:41182393	研究论文	本研究开发并验证了一个基于卷积神经网络的深度学习模型，用于自动化腰椎MRI的Pfirrmann分级评估，并创建了一个开源Web应用程序	开发了一个基于YOLOv8x架构的CNN模型，能够同时检测椎间盘并分类退变等级，并构建了开源的SpineScan Web应用，提高了模型的可访问性	模型对高度退变的Grade V椎间盘性能较低，可能由于对比度差和边界不清晰	开发并验证一个自动化的Pfirrmann分级系统，用于评估腰椎间盘退变	腰椎MRI扫描中的椎间盘	计算机视觉	腰椎间盘退变	MRI	CNN	图像	484个腰椎MRI扫描	PyTorch	YOLOv8x	准确率, 精确率, 召回率, 平均精度均值	NA
660	2026-03-28	Automated analysis of paraspinal muscles: segmentation and multi-parameter quantification in lumbar CT using convolutional neural network 2026-Mar, European spine journal : official publication of the European Spine Society, the European Spinal Deformity Society, and the European Section of the Cervical Spine Research Society IF:2.6Q1 DOI:10.1007/s00586-025-09541-1 PMID:41191112	研究论文	本文开发了一种基于卷积神经网络的深度学习算法，用于在腰椎CT中自动分割和量化八块脊柱旁肌肉	首次提出使用深度学习算法自动分割和量化八块腰椎脊柱旁肌肉，并计算多个肌肉参数，克服了手动方法的耗时和变异性问题	样本量相对较小（100例CT扫描），且未提及外部验证或跨中心数据测试	开发自动分割和量化腰椎脊柱旁肌肉的深度学习工具，以支持大规模流行病学研究	腰椎CT图像中的八块脊柱旁肌肉（双侧腰大肌、腰方肌、竖脊肌和多裂肌）	数字病理学	脊柱相关疾病	CT成像	CNN	图像	100例腰椎CT扫描（年龄55.02±16.2岁，62名女性）	NA	TransUNet	Dice相似系数, Hausdorff距离, 平均交并比, 组内相关系数	NA