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
761	2025-07-10	Retrieval-Augmented Generation with Large Language Models in Radiology: From Theory to Practice 2025-Jul, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240790 PMID:40464682	research paper	探讨大型语言模型（LLMs）在放射学中的应用，特别是检索增强生成（RAG）如何优化工作流程	提出将RAG与LLMs结合，以解决幻觉和响应来源不透明的问题，并展示其在放射学中的实际应用	需要持续优化以处理大量输入数据和复杂的多代理对话	探索LLMs在放射学中的应用潜力，优化工作流程	大型语言模型（LLMs）和检索增强生成（RAG）	natural language processing	NA	few-shot and zero-shot learning, RAG integration, multistep reasoning, agentic RAG	LLMs	text	NA
762	2025-07-10	Combined model-driven and dual-cycle interactive strategy few-shot learning scheme for predicting breast cancer molecular subtypes based on DCE-MRI 2025-Jul-01, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108923 PMID:40628151	研究论文	提出一种结合模型驱动和双循环交互策略的小样本学习方案，用于基于DCE-MRI预测乳腺癌分子亚型	联合嵌入模型驱动机制和双循环交互策略的小样本学习方案，以及独特的时空循环网络分类器(STRNC)	仅基于DCE-MRI数据，未考虑其他类型医学影像数据	解决医学影像数据量少的情况下乳腺癌分子亚型的分类问题	乳腺癌分子亚型	数字病理	乳腺癌	DCE-MRI	时空循环网络分类器(STRNC)	医学影像	公共数据集（具体数量未提及）
763	2025-07-10	Establish a simple and quantitative deep learning-based method to analyse complicated intra- and inter-species social interaction behaviour for four stag beetle species 2025-Jul, Open biology IF:4.5Q1 DOI:10.1098/rsob.250060 PMID:40628294	研究论文	开发一种基于深度学习的简单定量方法，用于分析四种锹甲物种复杂的社会互动行为	利用DeepLabCut™（DLC）这一先进的深度学习姿态估计工具，首次对锹甲物种内和物种间的复杂社会互动行为进行客观量化	研究仅针对四种锹甲物种，可能无法完全代表所有锹甲的社会行为多样性	开发一种定量分析方法，以理解锹甲的社会行为、生态和进化	四种锹甲物种（Lucanidae）的社会互动行为	计算机视觉	NA	DeepLabCut™（DLC）姿态估计	深度学习	视频	四种锹甲物种的高分辨率视频数据
764	2025-07-10	Dynamic frame-by-frame motion correction for 18 F-flurpiridaz PET-MPI using convolution neural network 2025-Jul-01, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.06.27.25330436 PMID:40630596	research paper	提出了一种基于深度学习的方法，用于18F-flurpiridaz PET心肌灌注成像的动态逐帧运动校正	首次使用3D ResNet架构进行自动运动校正，显著减少了人工校正的时间和观察者间差异	研究样本来自32个中心的临床试验数据，可能无法代表所有临床场景	开发自动运动校正方法以提高心肌血流定量分析的准确性和效率	18F-flurpiridaz PET心肌灌注成像数据	digital pathology	cardiovascular disease	PET成像	3D ResNet	3D PET图像数据	来自32个中心的临床试验数据(NCT01347710)
765	2025-07-10	Fluctuation structure predicts genome-wide perturbation outcomes 2025-Jul-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.06.27.661814 PMID:40631127	研究论文	提出了一种名为CIPHER的概念框架，利用统计物理中的线性响应理论，通过未受干扰细胞中的基因共波动来预测全转录组扰动结果	CIPHER框架首次利用基因共波动信息预测扰动响应，超越了传统方法将基因视为孤立单元或使用不透明的深度学习模型的局限	NA	开发一个理论基础的模型来捕捉复杂的生物学响应，揭示细胞波动模式中编码的基本设计原则	基因共波动和全基因组扰动响应	功能基因组学	NA	单细胞扰动筛选	线性响应理论模型	单细胞转录组数据	11个大规模单细胞扰动数据集，涵盖4,234个扰动和超过136万个细胞
766	2025-07-10	Deep Learning of Suboptimal Spirometry to Predict Respiratory Outcomes and Mortality 2025-Jun-30, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6296752/v1 PMID:40630516	研究论文	本研究探讨了利用深度学习模型基于次优肺活量测定预测呼吸系统结果和死亡率的能力	提出了一种基于对比学习的Spiro-CLF框架，能够利用次优肺活量测定数据进行预测，而传统方法仅依赖质量控制通过的测试结果	需要在特定临床场景中进一步验证模型的性能和实用性	探索次优肺活量测定数据在预测呼吸系统结果和死亡率方面的价值	英国生物银行和COPDGene研究中的参与者	机器学习	呼吸系统疾病	对比学习	Spiro-CLF	体积-时间曲线（肺活量测定原始数据）	英国生物银行352,684名参与者（940,705条曲线）和COPDGene研究10,110名参与者
767	2025-07-10	Multicenter Evaluation of Interpretable AI for Coronary Artery Disease Diagnosis from PET Biomarkers 2025-Jun-30, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.06.19.25329944 PMID:40630571	研究论文	本研究开发了一种整合临床PET MPI参数的人工智能模型，用于提高阻塞性冠状动脉疾病（CAD）的诊断准确性	该研究首次将多种PET MPI成像生物标志物整合到一个AI模型中，提供自动化和可解释的CAD诊断预测	研究为回顾性设计，且仅纳入了有侵入性冠状动脉造影的患者	提高阻塞性冠状动脉疾病的诊断准确性	接受心脏PET/CT检查的患者	数字病理学	心血管疾病	PET/CT, 深度学习	XGBoost	医学影像	1,664名患者（来自4个中心）
768	2025-07-10	Development and interpretation of a pathomics-driven ensemble predictive model for prognosis of intrahepatic cholangiocarcinoma 2025-Jun-28, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.110295 PMID:40627917	研究论文	本研究开发并解释了一种基于病理组学的集成预测模型，用于肝内胆管癌（iCCA）的预后预测	首次开发了用于iCCA预后的病理组学集成模型，并通过多种方法提高了模型的可解释性	模型的可解释性仍需进一步提高	开发并解释一种病理组学驱动的集成预测模型，用于iCCA的预后预测	252名iCCA患者	数字病理学	肝内胆管癌	深度学习，K-means无监督聚类，Cellprofiler	集成模型	病理切片图像	252名iCCA患者，并在The Cancer Genome Atlas数据库中进行外部验证
769	2025-07-10	Broadscale reconnaissance of coral reefs from citizen science and deep learning 2025-Jun-27, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-025-14261-6 PMID:40571887	研究论文	本文探讨了结合公民科学和深度学习技术对珊瑚礁进行大规模勘测的准确性和可行性	结合公民科学和深度学习技术，开发了一种低成本、大规模收集珊瑚礁数据的新方法	对于'所有其他珊瑚'这一单一类别的估计准确率较低，仅在60%的站点和珊瑚覆盖率为10-30%的图像中达到95%的准确率	评估公民科学和新技术在珊瑚礁数据收集中的准确性和可行性	珊瑚礁的底栖覆盖情况，特别是分枝型鹿角珊瑚、板状鹿角珊瑚和块状珊瑚	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	8086张底栖图像
770	2025-07-10	Machine and deep learning methods for epileptic seizure recognition using EEG data: A systematic review 2025-Jun-23, Brain research IF:2.7Q3 DOI:10.1016/j.brainres.2025.149797 PMID:40562194	系统综述	本文系统综述了使用机器学习和深度学习方法基于EEG数据进行癫痫发作识别的研究	与以往仅关注癫痫发作识别单一方面的综述不同，本文全面概述了检测、分类和预测任务，并讨论了可解释AI、迁移学习和联邦学习等新兴趋势	研究存在模型有效性、可解释性和临床应用性等方面的问题	评估机器学习和深度学习方法在基于EEG的癫痫发作识别中的应用，以提高识别系统的可靠性和效率	癫痫发作识别	机器学习	癫痫	EEG	ML和DL模型	EEG信号	NA
771	2025-07-10	Deep learning NTCP model for late dysphagia after radiotherapy for head and neck cancer patients based on 3D dose, CT and segmentations 2025-Jun-20, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.06.20.25329926 PMID:40585085	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的NTCP模型，用于预测头颈癌放疗后晚期吞咽困难	利用3D剂量数据、CT扫描和器官分割，通过深度学习模型改进传统NTCP模型的预测能力	研究依赖于多机构队列数据，可能存在数据异质性问题	提高头颈癌放疗后吞咽困难的预测准确性	头颈癌患者	数字病理学	头颈癌	深度学习	Residual Network	3D剂量分布、CT扫描、器官分割	1484名头颈癌患者
772	2025-07-10	De novo design of insulated cis-regulatory elements based on deep learning-predicted fitness landscape 2025-Jun-20, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf611 PMID:40613715	研究论文	本文提出了一种基于深度学习预测适应度景观的绝缘顺式调控元件设计策略，用于纯化和建模宿主独立的转录活性	整合异源配对顺式和反式调控模块到正交宿主细胞中，建立可控的转录调控系统，并利用深度学习算法结合实验数据纯化过程，实现了从头设计全长转录启动子序列	未提及该方法在其他复杂顺式调控元件上的适用性验证	开发一种能够精确控制基因活性的生物工程应用方法	顺式调控元件的设计和建模	生物信息学	NA	深度学习算法	NA	序列数据	细菌（大肠杆菌）和哺乳动物（中国仓鼠卵巢）细胞系
773	2025-07-10	Knowledge Graph-Enhanced Deep Learning Model (H-SYSTEM) for Hypertensive Intracerebral Hemorrhage: Model Development and Validation 2025-Jun-12, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/66055 PMID:40505141	研究论文	开发并验证了一个名为H-SYSTEM的知识图谱增强深度学习模型，用于辅助神经外科医生诊断和治疗高血压性脑出血患者	整合医学领域知识图谱（HKG）以提升决策准确性和可解释性，相比现有AI系统具有更高的可靠性和效率	未提及具体样本来源的多样性或潜在的数据偏差问题	开发可解释且高效的决策支持系统，辅助高血压性脑出血的诊疗	高血压性脑出血患者的电子病历数据	数字病理	心血管疾病	知识图谱构建、命名实体识别（NER）、语义分析与表示	BERT-IDCNN-BiLSTM-CRF	文本（电子病历）	605名来自6个不同医疗中心的患者
774	2025-07-10	Image-based evaluation of single-cell mechanics using deep learning 2025-Jun-05, Cell regeneration (London, England) DOI:10.1186/s13619-025-00239-9 PMID:40468050	研究论文	本研究利用深度学习技术，基于图像非侵入性地预测单个细胞的硬度范围，并评估细胞功能	提出了一种基于深度学习的图像分析方法，用于高通量、高灵敏度地评估单细胞力学特性	未明确提及方法在其他细胞类型或更广泛生物样本中的适用性	开发一种高通量、非侵入性的单细胞力学特性评估方法	间充质干细胞（MSCs）和巨噬细胞	数字病理学	NA	深度学习	CNN	图像	未明确提及具体样本数量
775	2025-07-10	Relation equivariant graph neural networks to explore the mosaic-like tissue architecture of kidney diseases on spatially resolved transcriptomics 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf303 PMID:40358510	研究论文	提出了一种名为REGNN的关系等变图神经网络框架，用于分析空间分辨转录组学数据中的异质性组织结构	REGNN整合了等变性处理空间区域的n维对称性，并利用位置编码加强均匀分布节点的相对空间关系，同时采用图自编码器和图自监督学习策略	标记良好的空间数据可用性有限	探索肾脏疾病中镶嵌样组织结构的空间基因表达分布模式	慢性肾脏病(CKD)和急性肾损伤(AKI)患者的肾脏组织	数字病理学	肾脏疾病	空间分辨转录组学(SRT)	REGNN(关系等变图神经网络)	空间基因表达数据	不同肾脏疾病条件下的异质性样本(基于10× Visium平台)
776	2025-07-10	Predicting ustekinumab treatment response in Crohn's disease using pre-treatment biopsy images 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf301 PMID:40366737	研究论文	提出一种基于预治疗活检图像的深度学习方法，用于预测克罗恩病患者对ustekinumab的治疗反应	提出了一种新颖的聚类增强弱监督学习框架，结合局部组织学线索和全局组织背景，提高了预测性能	研究样本量有限，且仅针对ustekinumab这一种生物疗法	提高克罗恩病患者对ustekinumab治疗反应的预测准确性	克罗恩病患者的预治疗全切片图像	数字病理学	克罗恩病	深度学习和图像分析	DenseNet, 多示例学习	图像	独立测试集上的实验结果
777	2025-07-10	Simple controls exceed best deep learning algorithms and reveal foundation model effectiveness for predicting genetic perturbations 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf317 PMID:40407144	research paper	该研究提出了一种简单的基线方法，在基因扰动后的转录组预测任务中超越了现有的深度学习算法和其他简单的神经网络架构	提出了一个简单但性能优越的基线方法，并阐明了基础模型在基因扰动预测任务中的实用性	缺乏对日益复杂模型的实际效用评估以及适当的基准比较方法	评估基因扰动后转录组预测方法的性能并建立必要的基准	基因扰动后的转录组预测	machine learning	NA	transformer-based foundation model	transformer	transcriptome data	NA
778	2025-07-10	TRENDY: gene regulatory network inference enhanced by transformer 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf314 PMID:40408160	研究论文	介绍了一种名为TRENDY的新型基因调控网络推断方法，该方法整合了transformer模型以增强基于机制的WENDY方法	首次将transformer模型整合到基因调控网络推断中，提升了现有方法的性能	未提及具体的应用限制或数据集局限性	提升基因调控网络推断的准确性和效率	基因调控网络(GRNs)	生物信息学	NA	transformer模型	transformer	基因表达数据	模拟和实验数据集（具体数量未提及）
779	2025-07-10	A deep learning-based method for predicting the frequency classes of drug side effects based on multi-source similarity fusion 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf319 PMID:40424358	研究论文	本文提出了一种基于多源相似性融合的深度学习方法，用于预测药物副作用的频率类别	利用多源特征融合模块和自注意力机制深入探索药物与副作用之间的关系，并采用贝叶斯变分推断更准确地预测药物副作用的频率类别	现有方法通常在五个频率类别上建立回归模型，容易过拟合训练集，导致边界处理问题和过拟合风险	预测药物副作用在人群中的频率类别，以指导患者用药和药物开发	药物副作用	机器学习	NA	多源相似性融合，贝叶斯变分推断	MSSF（多源相似性融合模型）	多源数据	NA
780	2025-07-10	Residue conservation and solvent accessibility are (almost) all you need for predicting mutational effects in proteins 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf322 PMID:40434923	研究论文	本文提出了一种基于进化评分和残基相对溶剂可及性的简单模型，用于预测突变对蛋白质生物物理性质的影响，并与复杂的深度学习模型进行了比较	使用简单的进化评分和溶剂可及性缩放方法，性能与复杂的深度学习模型相当或略优	未详细探讨复杂模型学习到的内容及其局限性	预测突变对蛋白质生物物理性质的影响	蛋白质突变	计算生物学	NA	进化评分和溶剂可及性分析	RSALOR模型	蛋白质突变数据	ProteinGym深度突变扫描数据集中的突变