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
7561	2026-01-03	Discovery of novel inhibitory peptides on matrix metalloproteinases and elastase for skin antiaging using batch molecular docking strategy 2025-Dec, Expert opinion on drug discovery IF:6.0Q1 DOI:10.1080/17460441.2025.2593382 PMID:41264318	研究论文	本研究利用批量分子对接策略从小球藻蛋白质中筛选出新型抑制基质金属蛋白酶和弹性蛋白酶的肽段，用于皮肤抗衰老	开发了结合自定义Python脚本进行3D肽结构建模和AutoDock Vina的批量分子对接协议，高效筛选出多功能抗衰老肽	NA	发现新型抗衰老肽，用于抑制基质金属蛋白酶和弹性蛋白酶的过度活性	从小球藻蛋白质中理论抗胃肠道消化的1,965个肽段	计算生物学	皮肤衰老	批量分子对接，分子动力学模拟	NA	肽序列，蛋白质结构	1,965个肽段	AutoDock Vina, Python	NA	结合能（kcal/mol），IC50（μM）	NA
7562	2026-01-03	AI based sentiment analysis of online discussions related to cervical brachytherapy 2025-Dec, Technical innovations & patient support in radiation oncology DOI:10.1016/j.tipsro.2025.100340 PMID:41473390	研究论文	本研究利用人工智能技术分析在线论坛中关于宫颈癌近距离放疗的讨论，以探索患者的情绪反应和关注点	首次应用RoBERTa预训练深度学习模型对宫颈癌近距离放疗相关的在线患者讨论进行情感分析，揭示了传统问卷未能捕捉的患者情绪和话题模式	数据来源仅限于Reddit论坛的特定子版块，可能无法代表所有患者群体，且时间范围有限（2020年11月至2024年1月）	通过分析在线患者讨论，深入了解宫颈癌近距离放疗患者的体验、情绪反应和关注点，以改善临床实践和患者教育	在线论坛（Reddit的r/cervicalcancer子版块）中关于宫颈癌近距离放疗的帖子和评论	自然语言处理	宫颈癌	情感分析，关键词标记	深度学习模型	文本	898个独特的帖子和评论（从初始1075条数据中提取）	NA	RoBERTa	情感分类比例（积极、消极、中性）	NA
7563	2026-01-03	Transforming drug discovery through the fusion of AI-driven analysis and protein micropatterning 2025-Dec, Expert opinion on drug discovery IF:6.0Q1 DOI:10.1080/17460441.2025.2567300 PMID:41065671	综述	本文探讨了人工智能与蛋白质微图案化技术在药物发现中的融合应用	提出了结合AI驱动的分析与蛋白质微图案化技术的新型范式，以加速候选药物识别并增强生理相关性	存在可解释AI需求、数据质量以及支持非动物模型的监管框架演变等持续挑战	通过融合AI与蛋白质微图案化技术，解决传统药物发现成本高、周期长、成功率低的问题	药物发现过程中的虚拟筛选、分子设计和结构预测	机器学习	NA	蛋白质微图案化技术	机器学习, 深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA
7564	2026-01-03	Deep Temporal Clustering of Pathological Gait Recovery Patterns in Post-Stroke Patients Using Joint-Angle Trajectories: A Longitudinal Study 2025-Nov-30, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121314 PMID:41463611	研究论文	本研究通过应用基于深度学习的聚类方法，分析中风后偏瘫患者长期步态恢复模式	首次使用深度聚类模型分析中风后患者纵向步态恢复模式，并采用TimeVAE和Diffusion-TS时间序列数据增强方法解决数据稀缺问题	研究具有探索性质，为未来纵向研究提供概念基础，但可能存在样本量或模型泛化性限制	分析亚急性中风后偏瘫患者的长期步态恢复模式	中风后偏瘫患者的步态关节角度轨迹	机器学习	心血管疾病	深度学习，时间序列数据增强	深度时间聚类模型	时间序列数据（关节角度轨迹）	NA	NA	Deep Temporal Clustering	聚类评估标准	NA
7565	2026-01-03	Predicting drug solubility in binary solvent mixtures using graph convolutional networks: a comprehensive deep learning approach 2025-Nov-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-28272-3 PMID:41318549	研究论文	本研究评估了图卷积网络（GCN）在预测药物在二元溶剂混合物中溶解度方面的应用，通过深度学习模型实现了对复杂分子相互作用的高效建模	首次将多注意力机制、分层分子表示学习和复杂池化策略整合到GCN架构中，专门针对二元溶剂系统进行优化，实现了比传统机器学习方法15%的性能提升	模型对于与训练数据结构相似的化合物预测效果较好，但对于结构差异较大的化合物可能需要进一步验证	开发一种高效的计算方法来预测药物在二元溶剂混合物中的溶解度，以加速药物制剂开发	123种小分子溶质、44种溶剂和110种二元溶剂组合的溶解度数据	机器学习	NA	图卷积网络（GCN）	GCN	分子结构数据	27,000个溶解度测量数据	NA	图卷积网络（GCN）	平均绝对误差（MAE）	NA
7566	2026-01-03	Current Role of Artificial Intelligence in the Management of Gastric Cancer 2025-Nov-29, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13122939 PMID:41462951	综述	本文全面回顾了人工智能在胃癌诊断、组织病理学评估和临床预后领域的最新应用趋势	系统总结了从高风险上皮下病变监测到肿瘤精确分子特征分析及治疗管理的广泛AI模型在临床实践中的应用进展	当前所有研究缺乏大规模人群的随机设计，限制了机器学习算法在标准临床护理中的进一步整合	探讨人工智能在胃癌精准医疗时代在诊断、预后分层和临床管理中的作用	胃癌	机器学习	胃癌	深度学习	NA	大数据	NA	NA	NA	NA	NA
7567	2026-01-03	Deep Learning and Machine Learning Modeling Identifies Thidiazuron as a Key Modulator of Somatic Embryogenesis and Shoot Organogenesis in Ferula assa-foetida L 2025-Nov-29, Biology DOI:10.3390/biology14121703 PMID:41463476	研究论文	本研究开发了Ferula assa-foetida L的体外再生系统，并利用深度学习和机器学习算法预测了体细胞胚胎发生和芽器官发生的最佳植物生长调节剂	首次在Ferula assa-foetida L中应用基于图像的AI驱动框架来预测最佳植物生长调节剂，为濒危药用植物的微繁殖提供了可扩展的方法	未明确说明样本量大小，且传统统计方法在处理复杂非线性输入时存在局限性，可能导致预测误差	优化Ferula assa-foetida L的体外再生协议，通过AI模型预测最佳植物生长调节剂以促进大规模培养	Ferula assa-foetida L（阿魏）的叶片外植体诱导的愈伤组织	机器学习	NA	体外器官发生、图像形态分析	CNN, MobileNet, RCNN, ResNet, VGG19, RF, SVM, kNN, DT, XG Boost, Naïve Bayes, Logistic Regression	图像	NA	NA	CNN, MobileNet, RCNN, ResNet, VGG19	准确率	NA
7568	2026-01-03	A Review of Deep Learning Approaches Based on Segment Anything Model for Medical Image Segmentation 2025-Nov-29, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121312 PMID:41463609	综述	本文综述了基于Segment Anything Model（SAM）的深度学习方法在医学图像分割领域的应用、进展与未来方向	系统总结了SAM从任务特定架构向通用架构转变的重大范式转移，并重点分析了其在医学图像分割中的三大适应性改进领域：多模态融合、三维扩展和不确定性感知	作为一篇综述文章，未提出新的原始模型或算法，主要基于现有文献进行归纳与分析	探讨和总结基础模型（特别是SAM）在医学图像分割领域的适应性应用、技术进展与未来研究方向	医学图像分割方法，特别是基于Segment Anything Model（SAM）的衍生模型与框架	计算机视觉	NA	NA	基础模型（Foundation Model），深度学习	医学图像	NA	NA	Segment Anything Model (SAM), SAM3D, ProtoSAM-3D, VISTA3D, SAM-U, E-Bayes SAM	Dice系数	NA
7569	2026-01-03	Hybrid deep learning with attention fusion for enhanced colon cancer detection 2025-Nov-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29447-8 PMID:41315603	研究论文	本研究提出了一种结合EfficientNet-B3和Vision Transformer的混合深度学习模型，通过注意力融合机制实现结肠癌的自动检测	首次将EfficientNet-B3的局部纹理提取能力与Vision Transformer的全局上下文建模能力相结合，并引入多头注意力融合模块进行特征协调	存在轻微的过拟合倾向	开发自动化的结肠癌检测模型以辅助临床诊断	结肠内窥镜图像	计算机视觉	结肠癌	内窥镜成像	CNN, Transformer	图像	Kvasir内窥镜数据集中的八类图像	NA	EfficientNet-B3, Vision Transformer	准确率, F1分数, 马修斯相关系数, Brier分数	NA
7570	2026-01-03	CBN cutting tool's surface roughness and tool wear prediction using JOA-optimized CNN-LSTM 2025-Nov-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29658-z PMID:41315655	研究论文	本研究提出了一种基于JOA优化的CNN-LSTM混合深度学习模型，用于预测CBN刀具在加工Inconel 718时的表面粗糙度和刀具磨损	首次将Jellyfish Optimization Algorithm (JOA) 用于优化CNN-LSTM混合模型参数，实现了对加工参数与响应之间复杂非线性关系的高精度建模，并通过MATLAB/Simulink集成实现了实时预测能力	研究仅基于27组全因子加工试验数据，样本量相对有限；模型验证集中在特定材料(Inconel 718)和加工条件(MQL)下	开发高精度的预测模型以解决难加工材料(镍基高温合金)加工过程中的刀具磨损和表面质量问题	CBN刀具在加工Inconel 718材料时的表面粗糙度和后刀面磨损	机器学习	NA	深度学习建模	CNN, LSTM	加工参数数据(切削速度、进给率、切削深度)及对应的响应数据	27组全因子加工试验数据	MATLAB/Simulink	CNN-LSTM混合架构	相关系数(R), 均方根误差(RMSE), 平均绝对百分比误差(MAPE)	未明确说明，但提及MATLAB/Simulink环境
7571	2026-01-03	AI powered multi feature fusion framework for retrieving images using color, texture and shape descriptors 2025-Nov-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29719-3 PMID:41315670	研究论文	本文提出了一种基于AI的多特征融合框架，用于通过颜色、纹理和形状描述符检索图像	提出了一种结合深度特征融合与注意力引导加权的新框架，通过融合颜色矩、GLCM纹理分析、傅里叶矩和Hu矩等多种特征，并使用SVM和CNN构建学习相似性空间，以改善语义匹配和检索精度	未明确说明框架的计算复杂度、实时性表现以及在更大规模数据集上的泛化能力	提升基于内容的图像检索（CBIR）系统的语义匹配能力和检索准确性	数字图像	计算机视觉	NA	NA	CNN, SVM	图像	Corel-1K和Caltech-101基准数据集	NA	NA	准确率, 召回率, mAP	NA
7572	2026-01-03	Deep learning for microbial life detection in deep subseafloor samples: objective cell recognition 2025-Nov-28, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-29239-0 PMID:41315727	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的图像识别方法，用于在深海沉积物样本中识别微生物细胞，以提高微生物检测和计数的准确性	利用深度学习技术自动识别和分类沉积物样本中的微生物细胞，减少了对专家训练的依赖，并提高了检测精度	未明确提及方法的泛化能力或在不同类型沉积物样本中的性能	提高在富含颗粒的环境样本中微生物细胞的检测和计数准确性	深海沉积物样本中的微生物细胞	计算机视觉	NA	荧光染色	深度学习分类器	显微图像	未明确指定样本数量	未指定	未指定	准确率	未指定
7573	2026-01-03	Advances in Image-Based Diagnosis of Diabetic Foot Ulcers Using Deep Learning and Machine Learning: A Systematic Review 2025-Nov-28, Biomedicines IF:3.9Q1 DOI:10.3390/biomedicines13122928 PMID:41462941	综述	本文系统评估了基于机器学习和深度学习的图像方法在糖尿病足溃疡诊断中的应用，重点关注检测、分割和分类任务	对2010年至2025年间的研究进行了全面系统的回顾，揭示了热红外成像等新兴诊断技术的应用趋势，并量化了当前公开数据集的可用性问题	仅45%的分割数据集和67.3%的分类数据集公开可用，这限制了研究的可重复性和进一步发展	系统评估机器学习和深度学习在糖尿病足溃疡图像诊断中的应用趋势、挑战和质量评估	糖尿病足溃疡的诊断图像	计算机视觉	糖尿病足溃疡	热红外成像	SVM, CNN	图像	从4653篇初筛文章中筛选出102篇符合纳入标准的研究	NA	U-Net, 全卷积神经网络	准确率, 特异性, 灵敏度	NA
7574	2026-01-03	Host-Microbe Interactions: Prospects of Machine Learning and Deep Learning Technologies in Animal Viral Disease Management 2025-Nov-27, Veterinary sciences IF:2.0Q2 DOI:10.3390/vetsci12121129 PMID:41472108	综述	本文综述了机器学习和深度学习技术在动物病毒性疾病研究与管理中的应用进展	整合ML和DL框架以更精确建模复杂生物过程，为数据驱动的兽医学提供新工具，并探讨强化学习优化疫苗接种策略和无监督学习检测新发病原体的潜力	数据集不平衡、病毒结构和进化复杂性高、预测模型跨物种可转移性差	促进动物病毒性疾病的预防策略开发，支持动物健康和可持续畜牧业发展	动物病毒性疾病，重点关注肠道、呼吸道和生殖系统的病毒攻击	机器学习	动物病毒性疾病	NA	机器学习, 深度学习	多变量时间序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
7575	2026-01-03	Artificial Intelligence Driven Innovation: Advancing Mesenchymal Stem Cell Therapies and Intelligent Biomaterials for Regenerative Medicine 2025-Nov-26, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121302 PMID:41463599	综述	本文综述了人工智能在再生医学中推动间充质干细胞疗法和智能生物材料创新的作用	强调了AI在从生物学层面预测干细胞分化与功能，以及在工程层面通过数据驱动和生成式AI设计新型生物材料方面的创新应用	当前发展受限于研究证据的碎片化、模型预测在独立队列中可重复性不足，以及从计算预测到体内验证的显著转化鸿沟	探讨人工智能如何革新再生医学，特别是在间充质干细胞疗法和智能生物材料领域	间充质干细胞和智能生物材料	机器学习	NA	多组学分析、成像数据、深度学习	深度学习、机器学习、生成式AI	多组学数据、成像数据	NA	NA	NA	NA	NA
7576	2026-01-03	Integrating WGCNA, TCN, and Alternative Splicing to Map Early Caste Programs in Day-2 Honeybee Larvae 2025-Nov-26, Genes IF:2.8Q2 DOI:10.3390/genes16121409 PMID:41465082	研究论文	本研究整合RNA-seq、WGCNA和选择性剪接分析，探索了2日龄工蜂、雄蜂和蜂王幼虫间的基因表达差异，并利用深度学习TCN模型进行高精度分类	首次将WGCNA、TCN深度学习模型与选择性剪接分析相结合，系统性地揭示了蜜蜂早期幼虫阶段种姓和性别分化的关键基因与分子机制	研究仅针对2日龄幼虫阶段，未覆盖更广泛的发育时期；样本量可能有限，且模型在更广泛物种中的普适性未验证	探究蜜蜂幼虫阶段种姓和性别分化的分子机制	2日龄的工蜂、雄蜂和蜂王幼虫	机器学习	NA	RNA-seq, WGCNA, 选择性剪接分析	TCN	基因表达数据	2日龄工蜂、雄蜂和蜂王幼虫的RNA-seq样本	NA	TCN	分类准确率	NA
7577	2026-01-03	Deep Learning for CT Synthesis in Radiotherapy 2025-Nov-25, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121297 PMID:41463594	综述	本文全面回顾了基于深度学习的合成CT图像生成在放射治疗中的研究进展，包括从CBCT、MRI和诊断CT等多模态成像中生成sCT，并探讨了其在CBCT在线自适应放疗、MRI引导放疗和无模拟工作流中的临床应用	系统总结了深度学习在放射治疗中合成CT图像生成的最新研究，涵盖了多种成像模态和临床场景，并讨论了模型架构、训练策略及临床转化挑战	作为综述文章，未提出新的算法或模型，主要基于现有研究进行总结，未涉及具体实验验证	综述深度学习在放射治疗中合成CT图像生成的研究进展、临床应用及未来方向	基于深度学习的合成CT图像生成方法及其在放射治疗中的应用	数字病理学	NA	深度学习	CNN, GAN	图像	NA	NA	卷积神经网络, 生成对抗网络	NA	NA
7578	2026-01-03	MACNeXt-Based Bacteria Species Detection 2025-Nov-25, Microorganisms IF:4.1Q2 DOI:10.3390/microorganisms13122689 PMID:41471893	研究论文	本研究提出了一种名为MACNeXt的新型紧凑卷积神经网络，用于细菌物种的显微图像分类	提出了一种结合GELU和ReLU两种激活函数的多分支设计CNN架构，旨在实现高精度与低计算成本的平衡	NA	开发一种适用于常规临床使用的、高精度且计算成本低的细菌物种分类深度学习模型	24种细菌物种的显微图像	计算机视觉	NA	显微成像	CNN	图像	18,221张显微图像	NA	MACNeXt	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
7579	2026-01-03	Utilization of a Deep Learning Algorithm for Automated Segmentation of Median Nerve from Ultrasound Obtained from the Distal Forearm and Wrist 2025-Nov-24, Bioengineering (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/bioengineering12121289 PMID:41463586	研究论文	本研究评估了一种四层U-Net深度学习算法，用于在手腕褶皱和远端前臂两个临床相关部位自动分割正中神经并估计其横截面积	通过针对性的基于强度的数据增强（如CLAHE、伽马校正、斑点噪声）显著提升了模型在新图像上的泛化能力，实现了稳健、可重复且与扫描站点无关的正中神经分割	模型在未增强的新静态图像上初始泛化性能较差（前臂IoU/Dice: 0.185/0.254；手腕IoU/Dice: 0.137/0.188），增强后虽有提升但仍未达到在原始数据集上的性能水平	提高超声图像中正中神经自动分割的鲁棒性，以实现一致且与扫描站点无关的横截面积评估，支持可扩展的腕管综合征超声评估	腕管综合征患者的正中神经超声图像	计算机视觉	腕管综合征	超声成像	CNN	图像	主要数据集：每个部位（手腕褶皱和远端前臂）500张图像；第二个泛化测试数据集：35张手腕静态图像和26张前臂静态图像	NA	U-Net	Dice系数, IoU, 横截面积测量与手动描绘的相关性	NA
7580	2026-01-03	High-Fidelity Transcriptome Reconstruction of Degraded RNA-Seq Samples Using Denoising Diffusion Models 2025-Nov-23, Biology DOI:10.3390/biology14121652 PMID:41463426	研究论文	本文提出了一种名为DiffRepairer的深度学习模型，用于修复降解RNA-seq样本的转录组数据	结合Transformer架构与条件扩散模型框架，通过一步修复映射来逆转RNA降解效应	NA	开发计算方法来高保真地修复临床存档样本中因RNA降解而受损的转录组数据	降解的RNA-seq样本	生物信息学	NA	RNA-seq	Transformer, 条件扩散模型	RNA-seq数据	NA	NA	Transformer	技术和生物学指标	NA