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	2025-08-30	EDNTOM: An Ensemble Learning and Weight Mechanism-Based Nanopore Methylation Detection Tool 2025-Aug-05, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c01924 PMID:40787313	研究论文	开发了一种基于集成学习和注意力权重机制的纳米孔测序甲基化检测工具EDNTOM	采用集成学习整合多个预训练单模型预测，并引入注意力权重机制，在计算资源和检测性能间取得更好平衡	NA	提供更准确可靠的DNA甲基化检测解决方案	DNA甲基化修饰	机器学习	NA	纳米孔测序	集成学习、注意力机制	DNA测序数据	NA
762	2025-08-30	GGCRB: A Graph Neural Network Approach for Predicting CircRNA-RBP Interactions Using Structural and Sequence Features 2025-Aug-05, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c04524 PMID:40787315	研究论文	提出一种结合序列和结构特征的图神经网络方法GGCRB，用于预测circRNA与RBP的结合位点	首次整合circRNA的结构特征（通过图卷积网络和注意力机制建模）与多种序列编码方案，显著提升预测精度	未明确说明模型计算复杂度或对未见物种的泛化能力	开发高精度的circRNA-RBP结合位点预测计算方法	环状RNA（circRNA）与RNA结合蛋白（RBP）	生物信息学	NA	RNAstructure结构预测、五种序列编码（HFN, ND, NCP, DPCP, Doc2Vec）	图神经网络（GCN、GAT）、CNN、双向LSTM、多头注意力机制	序列数据、结构邻接矩阵	16个基准数据集
763	2025-08-30	CoSpred: Machine Learning Workflow to Predict Tandem Mass Spectrum in Proteomics 2025-Aug, Proteomics IF:3.4Q2 DOI:10.1002/pmic.70004 PMID:40583480	研究论文	开发了一个名为CoSpred的端到端机器学习工作流，用于预测蛋白质组学中的串联质谱	采用transformer编码器架构预测完整MS/MS谱图，支持用户自定义训练数据集并允许模块化替换其他ML模型	NA	提高肽段和蛋白质的鉴定率，通过生成高保真理论谱图构建更完整的光谱库	肽段序列及其对应的质谱数据	机器学习	NA	质谱分析，深度学习	transformer encoder	质谱数据，序列数据	NA
764	2025-08-30	Novel CAC Dispersion and Density Score to Predict Myocardial Infarction and Cardiovascular Mortality 2025-Aug, Circulation. Cardiovascular imaging DOI:10.1161/CIRCIMAGING.125.018059 PMID:40613107	研究论文	本研究开发了一种新型冠状动脉钙化分散度和密度评分（CAC-DAD），用于预测主要不良心血管事件（MACE），并与传统Agatston评分进行比较	首次提出结合冠状动脉钙化的空间分布和高密度斑块保护性权重因子的自动化评分方法	回顾性研究设计，样本量相对有限（961例患者），随访时间中位数较短（30天）	评估新型CAC-DAD评分在预测心肌梗死和心血管死亡率方面的预后价值	接受心脏计算机断层扫描进行心血管或围手术期风险评估的患者	数字病理	心血管疾病	心脏计算机断层扫描，深度学习算法	深度学习	医学影像	961例患者（中位年龄67岁，61%男性）
765	2025-08-30	Effect of Deep Learning-Based Artificial Intelligence on Radiologists' Performance in Identifying Nigrosome 1 Abnormalities on Susceptibility Map-Weighted Imaging 2025-Aug, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2025.0208 PMID:40736409	研究论文	评估基于深度学习的AI软件对不同经验水平放射科医生在SMwI图像上识别黑质致密部1区异常的诊断性能影响	首次采用YOLOX目标检测和SparseInst分割模型的AI系统，并量化分析AI对不同经验放射科医生的差异化提升效果	回顾性研究设计，样本量有限（139例扫描），且仅使用单一厂商的AI软件版本	探究AI辅助诊断对放射科医生识别帕金森病相关影像学标志物的性能提升作用	59名帕金森病患者和80名健康参与者的SMwI磁共振影像	计算机视觉	帕金森病	深度学习，磁共振成像（SMwI）	YOLOX, SparseInst	医学影像	139例SMwI扫描（59例患者+80例健康对照）
766	2025-08-30	UM-CPP: A Universal Model for Efficient Classification of Protein Particles in cryo-EM Micrographs with Feature Engineering 2025-Jul-15, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c01660 PMID:40686975	研究论文	提出一种结合特征工程与深度学习的通用模型UM-CPP，用于高效分类冷冻电镜显微图像中的蛋白质颗粒	采用混合方法将经典机器学习特征与先进深度学习技术融合，提升颗粒检测的鲁棒性和适应性，并提供可解释的特征分析	NA	提升冷冻电镜数据中目标蛋白质识别的准确性和可解释性	冷冻电镜显微图像中的蛋白质颗粒	计算机视觉	NA	冷冻电镜成像	深度学习与特征工程混合模型	图像	NA
767	2025-08-30	Enhancing Accuracy and Feature Insights in Hydration Free Energy Predictions for Small Molecules with Machine Learning 2025-Jul-15, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c04249 PMID:40687018	研究论文	利用机器学习技术提升小分子水合自由能预测的准确性并提取特征洞察	提出集成K近邻特征处理、集成建模和降维的轻量级机器学习方案，仅使用二维特征在FreeSolv数据集上达到0.53 kcal/mol平均无符号误差，无需大型数据库预训练	NA	提升小分子溶剂化自由能预测精度并理解其物理决定因素	小分子	机器学习	NA	机器学习	K-nearest neighbors, 集成学习	分子几何与拓扑特征	FreeSolv数据集
768	2025-08-30	Antimicrobial Peptides Design Using Deep Learning and Rational Modifications: Activity in Bacteria, Candida albicans, and Cancer Cells 2025-Jul-11, Current microbiology IF:2.3Q3 DOI:10.1007/s00284-025-04346-3 PMID:40643674	研究论文	利用深度学习和理性修饰设计抗菌肽，并在细菌、白色念珠菌和癌细胞中验证其活性	结合两种深度学习算法生成肽序列，并通过生物信息学和AI工具预测活性后进行理性修饰优化	仅对12种肽进行了体外实验验证，样本规模有限	开发高效低毒的抗菌肽以应对抗生素耐药性问题	细菌（四种菌种）、白色念珠菌和乳腺癌细胞系（MCF-7）	机器学习	NA	深度学习、生物信息学分析	深度学习算法（未指定具体类型）	序列数据	26种计算机生成肽中12种进行合成和体外测试
769	2025-08-30	OmicsTweezer: A distribution-independent cell deconvolution model for multi-omics Data 2025-Jul-08, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2025.100950 PMID:40675159	研究论文	开发了一种分布无关的多组学数据细胞反卷积模型OmicsTweezer，用于准确估计细胞类型比例	结合最优传输与深度学习，在共享潜在空间中对齐模拟和真实数据，有效缓解数据偏移和组学间分布差异	NA	解决批量组学数据与参考单细胞数据之间的批次效应问题，实现准确细胞反卷积	批量RNA-seq、批量蛋白质组学和空间转录组学数据	生物信息学	前列腺癌、结肠癌	RNA-seq、蛋白质组学、空间转录组学	深度学习与最优传输结合模型	多组学数据	模拟和真实数据集（具体数量未说明）
770	2025-08-30	3BTRON: A Blood-Brain Barrier Recognition Network 2025-Jul-04, Communications biology IF:5.2Q1 DOI:10.1038/s42003-025-08453-6 PMID:40615521	研究论文	提出一种名为3BTRON的深度学习框架，用于自动分析血脑屏障的电子显微镜图像，以识别衰老引起的结构变化	开发了首个基于深度学习的自动化工具3BTRON，能够从电子显微镜图像中识别衰老相关的血脑屏障结构变化，并揭示对预测贡献最大的空间特征	模型在未见数据上的敏感性为77.8%，特异性为80.0%，识别精度仍有提升空间，且研究仅基于小鼠模型	开发自动化工具分析血脑屏障在衰老过程中的结构变化	年轻和年老小鼠大脑三个不同脑区的血脑屏障	计算机视觉	老年疾病	电子显微镜成像	深度学习框架（具体结构未说明）	图像	359个小鼠大脑样本
771	2025-08-30	Report on the quantitative intra-voxel incoherent motion diffusion MRI reconstruction grand challenge 2025-Jul, Medical physics IF:3.2Q1 DOI:10.1002/mp.17998 PMID:40665555	研究报告	报告2024年定量体素内不相干运动扩散MRI重建挑战赛的结果，旨在评估和推进从扩散MRI数据提取定量组织参数的算法	通过大规模挑战赛形式系统评估传统优化和深度学习方法在IVIM-dMRI重建中的性能，并采用基于真实数字体模的模拟k空间数据	基于模拟数据的方法虽然提供了受控环境，但需要未来研究解决真实世界的复杂性以确保临床适用性	提高扩散MRI中定量组织参数估计的准确性和鲁棒性，推动更广泛的临床采用	扩散MRI数据，特别是IVIM模型参数（灌注分数、伪扩散系数和真扩散系数）	医学影像	NA	扩散MRI（dMRI），体素内不相干运动（IVIM）模型	U-Net，深度学习（DL）方法	MRI图像数据，k空间数据	42个团队参与，7个进入最终阶段，使用基于VICTRE数字体模的模拟数据
772	2025-08-30	Machine Learning for Predicting Critical Events Among Hospitalized Children 2025-05-01, JAMA network open IF:10.5Q1 DOI:10.1001/jamanetworkopen.2025.13149 PMID:40445617	研究论文	开发一种机器学习模型，用于早期检测住院儿童的病情恶化，实现全医院统一风险评估	提出首个跨医院单元（急诊、病房、ICU）的统一儿科风险评估模型，优于现有单元专用工具	回顾性研究，可能存在数据偏差；深度学习模型未显示性能提升	通过机器学习早期预测住院儿童关键事件（机械通气、血管活性药物使用或死亡）	18岁以下住院儿童	机器学习	儿科疾病	极端梯度提升机（XGB），深度学习	XGBoost, 深度学习模型	临床数据（年龄、生命体征、实验室结果、合并症等）	135,621名患者来自3家三级医院
773	2025-08-30	scDILT: A Model-Based and Constrained Deep Learning Framework for Single-Cell Data Integration, Label Transferring, and Clustering 2025 May-Jun, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3553068 PMID:40811359	研究论文	提出一种基于条件自编码器和深度嵌入聚类的单细胞数据整合工具scDILT，用于消除批次效应并保持参考数据集的细胞类型模式	首次结合同质约束和异质约束，在整合数据的同时保持参考数据集的聚类结构并将新数据集细胞映射到已知注释簇	NA	开发单细胞数据整合工具，实现跨数据集的数据整合、标签转移和聚类分析	单细胞RNA测序数据及多组学单细胞数据	生物信息学	NA	scRNA-seq, 多组学分析	条件自编码器, 深度嵌入聚类	单细胞测序数据	模拟数据集和真实数据集（未指定具体样本数量）
774	2025-08-30	Artificial intelligence for detection and characterization of focal hepatic lesions: a review 2025-04, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-024-04597-x PMID:39369107	综述	本文回顾了基于人工智能的算法在CT和MRI影像中检测和分类肝脏局灶性病变的诊断能力	系统评估了AI（特别是深度学习）在肝脏病变检测与分类中的高准确度表现，并强调其区分良恶性病变的潜力	数据集规模有限，模型可解释性需提升，且需在更广泛临床环境中验证适用性	评估人工智能技术在肝脏局灶性病变检测与表征诊断中的应用效果	肝脏局灶性病变（FLL），包括良性和恶性病变	计算机视觉	肝脏疾病	CT，MRI，深度学习	CNN	医学影像	45项相关研究（2010年1月至2024年4月）
775	2025-08-30	Gait Video-Based Prediction of Severity of Cerebellar Ataxia Using Deep Neural Networks 2025-Apr, Movement disorders : official journal of the Movement Disorder Society IF:7.4Q1 DOI:10.1002/mds.30113 PMID:39840857	研究论文	利用姿态估计算法和深度学习模型从步态视频预测小脑性共济失调的严重程度	首次将姿态估计算法结合深度学习应用于共济失调步态视频分析，实现SARA评分的自动预测	研究样本量较小（66例患者），且仅限于退行性小脑疾病患者	评估基于视频的步态分析预测小脑性共济失调严重程度的可行性	66例退行性小脑疾病患者	计算机视觉	神经系统疾病	姿态估计算法，深度学习	深度神经网络	视频	66例患者
776	2025-08-30	Increase Docking Score Screening Power by Simple Fusion With CNNscore 2025-Mar-05, Journal of computational chemistry IF:3.4Q2 DOI:10.1002/jcc.70060 PMID:39981784	研究论文	提出一种通过将传统分子对接分数与基于CNN的分数融合来提升虚拟筛选性能的策略	首次将GNINA的CNN分数与传统Watvina对接分数相乘融合，实现了最先进的筛选能力	NA	提升结构基虚拟筛选中的分子对接评分函数性能	蛋白质-配体相互作用	机器学习	NA	分子对接、深度学习、虚拟筛选	CNN	分子结构数据	近120亿个分子
777	2025-08-30	Toward Identification of Markers for Brain-Derived Extracellular Vesicles in Cerebrospinal Fluid: A Large-Scale, Unbiased Analysis Using Proximity Extension Assays 2025-Mar, Journal of extracellular vesicles IF:15.5Q1 DOI:10.1002/jev2.70052 PMID:40098346	研究论文	通过大规模无偏蛋白质组学筛选，识别脑源性细胞外囊泡在脑脊液中的候选标记物	首次结合尺寸排阻色谱与Olink技术系统评估5416种蛋白的EV关联性，并利用DeepTMHMM深度学习模型区分蛋白亚细胞定位	依赖生物信息学预测而非直接实验验证跨膜蛋白的EV关联性	开发脑源性细胞外囊泡的特异性标记物并验证其细胞来源	脑脊液中的细胞外囊泡及相关蛋白质	生物信息学	神经系统疾病	Olink蛋白质组学筛查、尺寸排阻色谱、DeepTMHMM深度学习模型	DeepTMHMM	蛋白质组数据	大规模筛查（具体样本数未明确说明）
778	2025-08-30	En masse evaluation of RNA guides (EMERGe) for ADARs 2025, Methods in enzymology DOI:10.1016/bs.mie.2024.11.030 PMID:39870442	研究论文	介绍一种名为EMERGe的高通量筛选方法，用于评估RNA引导链以促进ADAR介导的特定腺苷编辑	开发了体外筛选方法EMERGe，能够全面筛选ADAR底物库并识别难以编辑位点的有效引导链	NA	克服当前RNA引导链设计原则在难编辑靶点上的局限性，充分释放ADAR编辑技术的治疗潜力	ADAR酶、RNA引导链、特定腺苷编辑位点	生物技术	NA	NGS、体外筛选、高通量测序	NA	RNA序列数据	NA
779	2025-08-30	Assessing the cardioprotective effects of exercise in APOE mouse models using deep learning and photon-counting micro-CT 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0320892 PMID:40208877	研究论文	本研究使用光子计数显微CT和深度学习评估运动对不同APOE基因型小鼠心脏结构和功能的影响	结合光子计数CT和3D U-Net深度学习模型实现高精度心脏结构分割，并首次系统评估运动对不同APOE基因型小鼠的心脏保护效应	研究仅使用小鼠模型，结果外推至人类需谨慎；样本量相对有限	评估运动对APOE不同基因型小鼠心脏功能的保护作用	140只APOE2、APOE3、APOE4基因型小鼠（按性别和运动方案分组）	医学影像分析	心血管疾病	光子计数CT成像、深度学习分割、纳米对比剂增强	3D U-Net	CT影像	140只小鼠
780	2025-08-30	UFPF: A Universal Feature Perception Framework for Microscopic Hyperspectral Images 2025, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3594151 PMID:40763051	研究论文	提出一种用于显微高光谱图像的通用特征感知框架UFPF，通过分层结构和双路径模块提升空间-光谱特征提取能力	采用分层角到中心Mamba结构捕获空间近邻关系，并设计双路径联合感知模块与Mamba注意力混合对齐机制实现空间-光谱信息互补	NA	提升显微高光谱图像的特征提取能力以支持下游临床诊断任务	显微高光谱图像数据	计算机视觉	NA	高光谱成像	Mamba结构、注意力机制	高光谱图像	NA