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
61	2025-06-18	Extending Protein Language Models to a Viral Genomic Scale Using Biologically Induced Sparse Attention 2025-Jun-11, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.29.656907 PMID:40501585	研究论文	本文提出了一种扩展Transformer模型上下文长度的方法，用于捕获病毒基因组内蛋白质间的长程相互作用	提出基于蛋白质相互作用诱导的稀疏注意力机制，将蛋白质语言模型的上下文扩展到整个病毒基因组规模	目前仅应用于病毒基因组，尚未验证在其他生物基因组上的适用性	改进蛋白质语言模型以捕获基因组范围内蛋白质间的相互作用	病毒基因组及其编码的蛋白质序列	自然语言处理	NA	稀疏注意力机制	Transformer	蛋白质序列	长达61,000个氨基酸的病毒基因组序列
62	2025-06-18	Amortized template matching of molecular conformations from cryoelectron microscopy images using simulation-based inference 2025-Jun-10, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America IF:9.4Q1 DOI:10.1073/pnas.2420158122 PMID:40465628	研究论文	本文介绍了一种名为cryoSBI的方法，用于从单个冷冻电镜图像中推断生物分子的构象及其不确定性	结合基于物理的模拟和概率深度学习，无需计算昂贵的似然函数即可进行贝叶斯推断，显著提高了计算速度	方法在实验数据上的表现仍需进一步验证	开发高效准确的方法来表征生物分子系统的构象集合	生物分子构象	计算生物学	NA	冷冻电镜(cryo-EM)	深度神经网络	图像	合成数据和实验性单颗粒冷冻电镜数据
63	2025-06-18	Assessing Substrate Scope of the Cyclodehydratase LynD by mRNA Display-Enabled Machine Learning Models 2025-Jun-10, Biochemistry IF:2.9Q3 DOI:10.1021/acs.biochem.4c00682 PMID:40492579	研究论文	该研究通过mRNA展示技术和深度学习模型评估了环脱水酶LynD的底物范围	使用mRNA展示技术大规模分析LynD底物杂泛性，并构建深度学习模型预测底物加工过程	研究主要关注LynD酶，未全面覆盖所有YcaO家族成员	评估环脱水酶LynD的底物范围并预测其加工能力	YcaO家族环脱水酶LynD及其底物肽	机器学习	NA	mRNA展示技术	深度学习模型	肽序列数据	大规模底物库（具体数量未说明）
64	2025-06-18	A deep learning method for nanoparticle size measurement in SEM images 2025-Jun-10, RSC advances IF:3.9Q2 DOI:10.1039/d5ra03210e PMID:40519686	研究论文	提出一种基于深度学习的SEM图像中纳米颗粒尺寸测量方法	结合注意力机制和残差网络的改进U-Net模型，以及自动标尺识别算法，提高了小颗粒识别和低对比度区域分割的准确性	NA	开发一种高可靠性的纳米颗粒尺寸自动测量方法	SEM图像中的纳米颗粒	计算机视觉	NA	深度学习	改进的U-Net模型（结合ResNet50和CBAM模块）	图像	NA
65	2025-06-18	Prediction of the Association between Transfer RNA and Diseases: A Deep Learning Approach Combining Multi-View Graph Convolution and Attention Mechanisms 2025-Jun-10, ACS omega IF:3.7Q2 DOI:10.1021/acsomega.5c03029 PMID:40521536	research paper	该研究提出了一种名为MGC2ATDA的深度学习模型，用于预测tRNA与疾病之间的关联	整合了多视图图卷积网络、缩放注意力融合模块和交叉注意力机制，提高了预测tRNA与疾病关联的准确性和泛化能力	未明确提及具体局限性	开发一种高效的计算方法，用于识别tRNA与疾病之间的潜在关联	tRNA与疾病的关联	machine learning	NA	深度学习	MGC2ATDA（整合了多视图图卷积网络、缩放注意力融合模块和交叉注意力机制）	tRNA序列数据和疾病关联数据	基于MNDR4.0数据集，未明确提及具体样本数量
66	2025-06-18	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组织结构	REGNN框架整合了等变性处理空间区域的n维对称性，并利用位置编码增强节点间的相对空间关系，同时结合图自编码器和图自监督学习策略以应对标记数据不足的问题	框架在高度异质性表达模式组织中的应用效果尚未在其他平台上验证	探索肾脏疾病中镶嵌样组织结构的空间基因表达模式	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(具体数量未提及)
67	2025-06-18	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	research paper	该研究提出了一种基于进化评分和残基相对溶剂可及性的简单方法，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	该方法仅使用残基保守性和溶剂可及性两个简单特征，就能达到或超过复杂深度学习模型的预测性能	研究未深入探讨复杂模型学习到的额外信息及其潜在价值	预测突变对蛋白质生物物理性质的影响	蛋白质突变	computational biology	NA	evolutionary score, relative solvent accessibility	RSALOR (基于进化评分和溶剂可及性的简单模型)	protein mutation data	ProteinGym deep mutational scanning dataset collection中的突变数据
68	2025-06-18	Development of Deep Learning Models to Screen Posterior Staphylomas in Highly Myopic Eyes Using UWF-OCT Images 2025-Jun-02, Translational vision science & technology IF:2.6Q2 DOI:10.1167/tvst.14.6.25 PMID:40504567	研究论文	开发深度学习模型以使用超广角光学相干断层扫描（UWF-OCT）图像筛查高度近视眼的后葡萄肿	利用七种独立架构的深度学习模型（包括VGG16、VGG19、ResNet18、ResNet50、ResNet101、DenseNet121和DenseNet161）进行后葡萄肿边缘检测，其中VGG19表现最佳，其敏感性与视网膜专家相当或更优	研究为回顾性单中心研究，样本量相对有限（训练集1428张图像来自438名患者，测试集216张图像来自69名患者）	开发深度学习模型以改善高度近视患者后葡萄肿的筛查和临床管理	高度近视患者的UWF-OCT图像	数字病理	高度近视	UWF-OCT成像	VGG16, VGG19, ResNet18, ResNet50, ResNet101, DenseNet121, DenseNet161	图像	训练集1428张图像（438名患者），测试集216张图像（69名患者）
69	2025-06-18	Prognostic models for predicting oncological outcomes after surgical resection of a nonmetastatic renal cancer: A critical review of current literature 2025-06, Urologic oncology DOI:10.1016/j.urolonc.2024.08.014 PMID:39304391	综述	本文全面评估并批判性地评价了当前用于预测非转移性肾细胞癌（nmRCC）肾切除术后复发和总体生存的预后模型	回顾了过去20年nmRCC预后模型的发展，特别关注了人工智能（AI）尤其是机器学习和深度学习算法在生存预测模型中的应用	多数模型基于回顾性数据开发，前瞻性数据模型表现不佳，AI模型的外部验证有限，缺乏成本效益分析和未确认的临床效用	评估和批判性评价当前用于nmRCC肾切除术后预后预测的模型	非转移性肾细胞癌（nmRCC）患者	数字病理学	肾癌	机器学习，深度学习	NA	临床、病理、基因组和分子数据	NA
70	2025-06-18	Deep-Learning-based Automated Identification of Ventriculoperitoneal-Shunt Valve Models from Skull X-rays 2025-Jun, Clinical neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00062-024-01490-4 PMID:39809871	research paper	该研究利用深度学习技术自动识别颅骨X光中的脑室腹腔分流阀模型	首次应用深度学习技术自动识别颅骨X光中的不同脑室腹腔分流阀模型	研究仅包含四种分流阀模型，样本分布不均衡	探索人工智能技术自动识别颅骨X光中脑室腹腔分流阀模型的可行性	脑室腹腔分流阀模型	computer vision	脑积水	深度学习	CNN	X光图像	959张颅骨X光图像（包含四种分流阀模型）
71	2025-06-18	Predictors and Implications of Myocardial Injury in Intracerebral Hemorrhage 2025-Jun, Clinical neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00062-025-01498-4 PMID:39884976	research paper	该研究评估了脑出血患者心肌损伤的频率、预测因素及其影响	首次在脑出血患者中系统研究心肌损伤的发生及其与临床结果的关系	回顾性研究设计可能引入偏差，样本量相对有限	评估脑出血患者心肌损伤的发生频率、预测因素及其临床意义	322名脑出血患者	digital pathology	cardiovascular disease	高敏心肌肌钙蛋白T(hs-cTnT)检测，3D脑扫描，深度学习算法	deep learning algorithm	医学影像数据和生物标志物数据	322名脑出血患者
72	2025-06-18	Redefining healthcare - The transformative power of generative AI in modern medicine 2025-Jun, Revista espanola de enfermedades digestivas IF:2.7Q2 DOI:10.17235/reed.2025.11081/2024 PMID:39898717	评论	本文讨论了生成式AI在现代医学中的变革力量及其对医疗保健行业的影响	探讨了生成式AI如何通过模仿人类认知过程来生成新内容，并可能彻底改变医疗保健行业	未提及具体的技术实现细节或案例研究	分析生成式AI在医疗保健领域的潜在影响及挑战	医疗保健行业及其专业人员	机器学习	NA	深度学习	人工神经网络	NA	NA
73	2025-03-11	A Need for Multi-Institutional Collaboration for Deep Learning-Driven Assessment of Osteosarcoma Treatment Response 2025-Jun, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2025.02.002 PMID:40056973	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
74	2025-06-18	Characteristics of left ventricular dysfunction in repaired tetralogy of Fallot: A multi-institutional deep learning analysis of regional strain and dyssynchrony 2025 Summer, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101886 PMID:40122390	研究论文	本研究使用深度学习合成应变（DLSS）技术，分析了修复性法洛四联症（rTOF）患者的左心室功能障碍特征	首次应用深度学习算法DLSS自动测量区域左心室应变和不同步性，识别出rTOF患者的四种独特左心室收缩模式	研究为回顾性设计，样本量相对有限（198例患者和21例健康对照）	表征rTOF患者的左心室功能障碍模式及其与右心室功能障碍和肺动脉瓣置换术进展的关系	修复性法洛四联症患者和健康对照者	数字病理学	心血管疾病	心血管磁共振成像（CMR）、稳态自由进动电影MRI（SSFP MRI）	深度学习算法（DLSS）	医学影像	198例rTOF患者和21例健康对照
75	2025-06-18	Parametric-MAA: fast, object-centric avoidance of metal artifacts for intraoperative CBCT 2025-Jun, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03348-7 PMID:40186717	研究论文	本文提出了一种新型的参数化金属伪影避免（P-MAA）方法，用于快速优化CBCT成像中的轨迹，以减少金属伪影	P-MAA方法通过深度学习模型检测关键点，将临床相关对象建模为椭球体，并基于这些椭球体表示设计了一种计算高效的评分方法，显著提高了速度	方法假设物体形状的精细细节对伪影减少影响较小，可能在某些情况下不适用	解决CBCT成像中金属伪影的问题，提高图像质量	骨科和创伤应用中的金属植入物及其周围临床相关区域	数字病理	骨科疾病	CBCT成像	深度学习模型	图像	使用模拟和真实数据进行训练，并在真实临床病例中验证
76	2025-06-18	Linking Symptom Inventories Using Semantic Textual Similarity 2025-Jun, Journal of neurotrauma IF:3.9Q2 DOI:10.1089/neu.2024.0301 PMID:40200899	研究论文	该研究提出了一种使用语义文本相似性（STS）来链接不同创伤性脑损伤（TBI）症状量表的方法，以提高结果的可比性	利用预训练的深度学习模型通过语义文本相似性来链接不同症状量表，解决了TBI诊断和结果预测中结果不可比的问题	需要进一步验证该方法在其他疾病或症状量表上的适用性	解决创伤性脑损伤（TBI）诊断和结果预测中不同症状量表结果不可比的问题	创伤性脑损伤（TBI）的症状量表	自然语言处理	创伤性脑损伤	语义文本相似性（STS）	预训练的深度学习模型	文本	来自16个国际数据源的6,607名参与者
77	2025-06-18	Stable distance regression via spatial-frequency state space model for robot-assisted endomicroscopy 2025-Jun, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03353-w PMID:40220066	研究论文	本文提出了一种基于空间频率状态空间模型的稳定距离回归方法，用于机器人辅助的内窥镜显微成像	提出了SF-BiS4D模型，通过双向处理图像序列并在频域和空间域分析数据，改进了传统状态空间模型，并引入了引导轨迹规划策略和分层引导微调方法	NA	实现机器人辅助内窥镜显微成像中探头-组织距离的自动回归，以支持精确的机器人组织扫描	探头-组织距离的回归	计算机视觉	NA	pCLE（探头共聚焦激光内窥镜显微成像）	SF-BiS4D（空间频率双向结构化状态空间模型）	图像序列	使用pCLE回归数据集（PRD）进行评估
78	2025-06-18	Video-based multi-target multi-camera tracking for postoperative phase recognition 2025-Jun, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03344-x PMID:40220065	研究论文	提出一种新型多目标多摄像头跟踪架构，用于术后阶段识别、位置跟踪和自动时间戳生成	将深度学习应用从手术室扩展到术后工作流程，提出结合医疗领域特定知识的多目标多摄像头跟踪架构	实验数据基于19个模拟术后患者流程，可能未完全覆盖真实场景的复杂性	通过视频分析技术提升术后患者监护流程的自动化和智能化水平	术后患者的工作流程和状态	计算机视觉	NA	多摄像头跟踪技术	自定义MTMCT架构	视频	19个模拟术后患者流程
79	2025-06-18	ConsisTNet: a spatio-temporal approach for consistent anatomical localization in endoscopic pituitary surgery 2025-Jun, International journal of computer assisted radiology and surgery IF:2.3Q2 DOI:10.1007/s11548-025-03369-2 PMID:40299263	research paper	提出了一种名为ConsisTNet的时空模型，用于提高内窥镜垂体手术中关键解剖结构定位的预测稳定性	通过利用连续帧的时空特征和半监督策略生成伪标签，显著提高了预测的时空一致性	未提及具体的数据集规模或模型在不同手术场景下的泛化能力	提高内窥镜垂体手术中关键解剖结构定位的预测稳定性和准确性	内窥镜垂体手术中的关键解剖结构	digital pathology	pituitary disease	semi-supervised learning, label propagation	ConsisTNet (spatio-temporal model)	video	NA
80	2025-06-18	Deep learning based automated left atrial segmentation and flow quantification of real time phase contrast MRI in patients with atrial fibrillation 2025-Jun, The international journal of cardiovascular imaging DOI:10.1007/s10554-025-03407-9 PMID:40301204	研究论文	开发了一种基于卷积神经网络（CNN）的全自动左心房（LA）流量量化方法，用于心房颤动（AF）患者的实时相位对比MRI分析	首次将CNN应用于AF患者的左心房流量全自动量化，展示了与半手动分析的良好一致性，并对心跳变异性具有鲁棒性	样本量相对较小（44名AF患者），且仅针对左心房进行了研究	开发自动化工具以简化心房颤动患者的左心房流量量化过程	心房颤动患者的左心房血流动力学	数字病理学	心血管疾病	实时2D相位对比MRI（RTPC MRI）	CNN	MRI图像	44名AF患者，共15,307个半手动标注的RTPC LA轮廓