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	2025-09-23	Evolutionary Tree in Chemical Space of Natural Products 2025-Sep-04, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.31.673394 PMID:40950011	研究论文	本研究通过深度学习技术验证了自然产物化学相似性与物种分类距离之间的相关性	首次在大规模分类尺度上系统验证进化树在自然产物化学空间的可恢复性，并建立了新的计算框架	真菌和动物界数据存在复杂性，可能受水平基因转移、趋同进化或数据集覆盖不全的影响	探究物种进化距离与自然产物化学相似性之间的关联性	自然产物（NPs）和不同生物分类群（开花植物、针叶树、真菌、后生动物）	机器学习	NA	深度学习编码器（Chemformer、SMILES Transformer等五种）	Transformer架构深度学习模型	化学结构数据（SMILES表示）	Lotus自然产物数据库的大规模数据
62	2025-09-23	Relations Between Pulsatility in the Optic Nerve Head or Peripapillary Retinal Vessels and the Rate of Progression in Glaucoma 2025-Sep-02, Investigative ophthalmology & visual science IF:5.0Q1 DOI:10.1167/iovs.66.12.34 PMID:40956022	研究论文	本研究通过多模态成像技术量化青光眼患者视神经头及周围视网膜血管的搏动性，并探讨其与疾病进展速度的关系	首次同时量化视神经头和视网膜周围多个位置的血管搏动性，并发现视网膜周围动脉搏动性增强与青光眼进展加速的关联	样本量有限（181只眼），观察性研究无法确定因果关系	探究青光眼病理生理过程中血管搏动性变化与疾病进展速率的关系	139名参与者的181只青光眼患眼	数字病理	青光眼	光学相干断层扫描血管成像、激光散斑血流成像、深度学习模型	深度学习	医学影像	139名参与者的181只眼，每半年检测一次，至少六次随访
63	2025-09-23	Reconstruction of total-body multi parametric images with shortened-duration dynamic [68Ga]Ga-PSMA-11 and [68Ga]Ga-FAPI-04 PET scans 2025-Sep-02, Physics in medicine and biology IF:3.3Q1 DOI:10.1088/1361-6560/adfe33 PMID:40840511	研究论文	本研究通过深度学习技术实现20分钟动态PET扫描重建全身多参数图像	首次将动态PET帧预测、参数线性拟合和生成对抗网络结合，实现从20分钟扫描数据重建传统需1小时扫描的多参数图像	研究样本量有限（49例），需进一步验证临床适用性	缩短动态PET扫描时间同时保持多参数图像质量	49名接受[68Ga]Ga-PSMA-11和[68Ga]Ga-FAPI-04 PET扫描的患者	医学影像分析	前列腺癌	动态PET扫描、深度学习	生成对抗网络(GAN)	PET影像数据	49例患者（18例FAPI-04，31例PSMA-11）
64	2025-09-23	A deep learning-based prediction model for prognosis of cervical spine injury: a Japanese multicenter survey 2025-Sep, 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/s00586-025-08708-0 PMID:39930051	研究论文	开发基于深度学习的预测模型用于老年颈椎损伤患者的预后评估	首次将深度学习技术应用于老年颈椎损伤预后预测，相比传统统计方法能识别更多显著预测因子	NA	建立颈椎损伤后预后的深度学习预测模型	1512名65岁及以上老年颈椎损伤患者	机器学习	颈椎损伤	深度学习	深度学习模型	临床数据	1512名患者（2010-2020年日本多中心数据）
65	2025-09-23	Deep learning-driven abbreviated knee MRI protocols: diagnostic accuracy in clinical practice 2025-Sep, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02038-3 PMID:40613973	研究论文	评估深度学习加速的膝关节MRI协议在临床实践中的诊断准确性	首次系统评估不同加速因子（2倍/4倍/6倍）下深度学习重建膝关节MRI的诊断性能	样本量有限（71例患者），DL6协议对细微病变敏感性降低	比较深度学习加速MRI协议与标准协议在膝关节病变诊断中的性能差异	膝关节MRI图像及相关的韧带撕裂、半月板损伤等病理改变	医学影像分析	膝关节疾病	深度学习重建技术	深度学习模型	医学影像（MRI）	71例连续患者
66	2025-09-23	Development of a deep learning model for predicting skeletal muscle density from ultrasound data: a proof-of-concept study 2025-Sep, La Radiologia medica DOI:10.1007/s11547-025-02047-2 PMID:40627283	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，能够通过超声数据预测骨骼肌密度	首次提出基于超声影像自动评估肌肉营养状况的创新方法，利用深度学习模型建立超声特征与CT测量肌肉密度之间的关联	单中心观察性研究，样本来源单一，需要未来在不同人群和临床环境中进行外部验证	开发一种能够从超声数据预测肌肉密度的深度学习模型，探索超声在肌肉营养评估中的新应用	551名在急诊科接受CT检查的成年参与者（平均年龄67±17岁，323名男性）的腹直肌	医学影像分析	肌肉减少症	超声成像、CT扫描、深度学习	深度学习模型	超声图像、CT图像	551名参与者，共1090张超声图像
67	2025-09-23	DeepMVP: deep learning models trained on high-quality data accurately predict PTM sites and variant-induced alterations 2025-Sep, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-025-02797-x PMID:40859022	研究论文	本研究开发了基于高质量PTM图谱的深度学习框架DeepMVP，用于精准预测蛋白质翻译后修饰位点及变异诱导的修饰改变	构建了目前最大规模的高质量PTM图谱PTMAtlas，并开发了支持六种主要PTM类型预测的多功能深度学习框架	未明确说明模型对未知PTM类型的泛化能力及计算资源需求	通过深度学习准确预测蛋白质翻译后修饰位点及其受基因变异影响的变化	蛋白质翻译后修饰位点（磷酸化、乙酰化、甲基化、类泛素化、泛素化和N-糖基化）	生物信息学	癌症	质谱分析、深度学习	深度学习框架	质谱数据、蛋白质序列数据	基于241个公共质谱数据集整理的397,524个PTM位点
68	2025-09-23	DiCARN-DNase: enhancing cell-to-cell Hi-C resolution using dilated cascading ResNet with self-attention and DNase-seq chromatin accessibility data 2025-Sep-01, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf452 PMID:40802526	研究论文	提出一种结合扩张卷积、级联残差和自注意力机制的DiCARN模型，利用DNase-seq染色质可及性数据提升Hi-C数据的细胞间分辨率	首次将DNase-seq染色质可及性数据集成到Hi-C分辨率增强模型中，通过扩张卷积和级联残差结构同时捕获广泛上下文信息和精细基因组相互作用	未明确说明模型在跨细胞系泛化性能的具体量化指标	开发能够跨细胞系泛化的高分辨率Hi-C数据预测方法	染色质三维空间结构数据（Hi-C数据）和染色质可及性数据（DNase-seq）	计算生物学	NA	Hi-C技术、DNase-seq技术、深度学习	Dilated CNN、ResNet、自注意力机制	基因组三维结构数据、染色质可及性数据	未明确说明具体样本数量，涉及多细胞系数据
69	2025-09-23	Magnetic Resonance Imaging-Based 3-Dimensional Models of the Pelvis and Hip Using Machine Learning for Automatic Bone Segmentation in a Dynamic Hip Impingement Simulation 2025-Sep, Orthopaedic journal of sports medicine IF:2.4Q2 DOI:10.1177/23259671251334138 PMID:40980558	研究论文	本研究开发基于机器学习的自动分割方法用于MRI三维骨骼建模，并与手动分割在髋关节撞击综合征诊断中进行比较	首次将卷积神经网络应用于MRI三维骨骼模型的自动分割，实现了与手动分割相当的精度，且图像采集时间短于1分钟	样本量相对有限（98个髋关节），证据等级为3级	比较手动与自动分割在MRI三维骨骼模型中的差异，验证自动分割在髋关节撞击模拟中的可行性	30名症状性FAI患者（60个髋关节）和19名无症状参与者（38个髋关节）	医学影像分析	髋关节撞击综合征	3T磁共振成像（3D T1-weighted VIBE Dixon序列）	CNN（卷积神经网络）	医学影像	98个髋关节（60个症状性FAI，38个无症状对照）
70	2025-09-23	Neural-network-based multi-spectral thermometry and emissivity reconstruction in cavity high-temperature environments 2025-Sep-01, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.567549 PMID:40981777	研究论文	提出一种基于神经网络的高温腔体多光谱辐射测温与发射率重建框架	结合蒙特卡洛光线追迹与深度学习，通过交替神经网络实现温度/发射率解耦预测，并完整建模多重反射效应	在1273-1673K温度范围和2-16µm光谱范围内验证，尚未测试更极端条件	解决高温腔体环境中因未知发射率和多重反射效应导致的辐射测温精度问题	氧化锆材料在石墨腔体中的高温辐射特性	机器学习	NA	蒙特卡洛光线追迹、多光谱辐射测温	神经网络	光谱数据	在1273-1673K温度范围和2-16µm光谱范围内验证
71	2025-09-23	CSA-ASPP-Net: end-to-end laser stripe centerline extraction with joint channel-spatial attention and atrous spatial pyramid convolution 2025-Sep-01, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.570244 PMID:40981791	研究论文	提出一种端到端的激光条纹中心线提取模型CSA-ASPP-Net，通过集成空洞空间金字塔池化和通道-空间注意力机制实现从原始图像到亚像素中心线的直接映射	创新性地将注意力引导的特征增强和多尺度上下文感知模块集成到编码器-解码器架构中，实现单阶段完成条纹定位和细化	NA	开发高精度、高效率的激光条纹中心线提取方法	激光条纹图像	计算机视觉	NA	结构化光测量系统	CSA-ASPP-Net（基于编码器-解码器架构的深度学习模型）	图像	NA
72	2025-09-23	Ultra-broadband metamaterial absorber for near-infrared and mid-infrared applications optimized via deep learning 2025-Sep-01, Applied optics IF:1.7Q3 DOI:10.1364/AO.573376 PMID:40981800	研究论文	本研究通过深度学习优化设计了一种新型七层超材料吸收器，实现了近红外至中红外波段的超宽带高效吸收	首次结合深度学习神经网络优化超材料结构参数，实现2.3-7.5µm超宽带吸收（平均吸收率97.8%）	NA	开发适用于近红外和中红外应用的超宽带高效超材料吸收器	钛和砷化镓交替层构成的七层超材料结构	机器学习	NA	深度学习神经网络（DNN）、电磁场分布分析	DNN	电磁仿真数据	NA
73	2025-09-23	Deep learning-based conjugate orbital angular momentum interferometry for in-plane displacement measurement 2025-Sep-01, Journal of the Optical Society of America. A, Optics, image science, and vision DOI:10.1364/JOSAA.570239 PMID:40981821	研究论文	提出一种基于深度学习的共轭轨道角动量干涉测量方法，用于面内位移测量	设计了相位解调混合神经网络（PDHNN），首次实现花瓣状干涉图的单步直接解调，采用自定义ResNet-transformer架构结合可变形卷积和注意力机制	NA	开发高精度的面内位移测量技术	干涉图像中的相位信息	机器学习和光学测量	NA	共轭轨道角动量干涉测量技术	ResNet-transformer混合神经网络	干涉图像	模拟数据和实验数据（具体数量未明确说明）
74	2025-09-23	Predicting response and survival of lung adenocarcinoma under anti-programmed death-1 therapy using biological deep learning 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf479 PMID:40971820	研究论文	开发基于迁移学习的半监督生物稀疏神经网络（sBiosNet），用于预测肺腺癌患者对PD-1抑制剂治疗的应答和生存情况	首次将Reactome通路数据库与稀疏神经网络结合，通过整合基因组突变和拷贝数变异数据提取生物学特征，并采用迁移学习和半监督学习充分利用标注/未标注数据	研究依赖特定数据库（Reactome）的通路信息，模型性能需在更广泛人群中进一步验证	提高肺腺癌患者对PD-1免疫治疗应答预测的准确性	接受抗PD-1治疗的肺腺癌患者	数字病理	肺癌	基因组突变分析、拷贝数变异分析、DeepLIFT算法	半监督生物稀疏神经网络（sBiosNet）	基因组学数据	四个队列的肺腺癌患者数据（具体数量未明确说明）
75	2025-09-23	scHSC: enhancing single-cell RNA-seq clustering via hard sample contrastive learning 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf485 PMID:40977264	研究论文	提出一种基于困难样本对比学习的深度学习方法scHSC，用于提升单细胞RNA测序数据的聚类性能	通过对比学习中的困难样本挖掘策略，同时整合基因表达和细胞间拓扑结构信息，采用自适应权重策略结合ZINB模型	NA	提高单细胞RNA测序数据的聚类准确性和细胞类型注释效果	单细胞RNA测序数据	生物信息学	NA	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	对比学习、ZINB模型、深度学习	基因表达数据	18个单细胞RNA测序真实数据集
76	2025-09-23	A survey on deep learning for drug-target binding prediction: models, benchmarks, evaluation, and case studies 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf491 PMID:40977267	综述	本文系统综述了深度学习在药物靶点结合预测领域的模型、基准数据集和评估方法	全面分析了DTB预测方法的范式转变，从早期异质网络方法到图神经网络、注意力机制及最新多模态方法的演进路径	NA	为药物发现提供定量研究框架，加速新药候选物识别	药物靶点结合关系	机器学习	癌症	深度学习	图神经网络、注意力机制、多模态模型	化合物库数据、蛋白质靶点数据	NA
77	2025-09-23	MVRBind: multi-view learning for RNA-small molecule binding site prediction 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf489 PMID:40977268	研究论文	提出一种基于多视图图卷积网络的RNA-小分子结合位点预测方法MVRBind	开发了多视图特征融合模块，整合RNA的一级、二级和三级结构视图，并融合多尺度嵌入获得RNA核苷酸的综合表征	NA	准确预测RNA-小分子结合位点以推进RNA靶向治疗	RNA分子及其与小分子的相互作用	生物信息学	NA	多视图图卷积网络	GCN（图卷积网络）	RNA序列和结构特征数据	NA
78	2025-09-23	Editorial - "Lung ultrasound and community-acquired pneumonia: from complementary tool to clinical game-changer" 2025-Aug-30, Respiratory medicine and research IF:2.2Q3 DOI:10.1016/j.resmer.2025.101203 PMID:40976013	评论	本文探讨肺部超声在社区获得性肺炎诊断和管理中的变革性作用	提出肺部超声正从辅助工具转变为肺炎诊疗的临床变革者，特别强调其在动态监测、预后评分和人工智能辅助诊断方面的突破	操作者依赖性和对深部病变穿透力有限	评估肺部超声在社区获得性肺炎诊疗中的临床应用价值	社区获得性肺炎患者，特别是急诊科、ICU、儿科、老年科患者和资源有限地区的患者	医学影像	肺炎	肺部超声、增强超声、深度学习	深度学习模型	超声图像	基于多项meta分析数据（汇总诊断准确率超过90%）
79	2025-09-23	Buzzing with Intelligence: A Systematic Review of Smart Beehive Technologies 2025-Aug-29, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25175359 PMID:40942788	系统综述	本文系统综述了智能蜂箱技术的现状，重点关注物联网监测、传感器模式、机器学习技术在精准养蜂中的应用	首次按照PRISMA指南对1990-2025年间135篇文献进行系统分析，揭示了深度学习、计算机视觉和多模态传感器融合的新趋势	存在系统集成、数据集标准化和大规模部署方面的挑战	研究智能系统在蜂箱问题早期检测、状态监测和预测干预中的作用	智能蜂箱系统及相关技术应用	物联网与机器学习应用	NA	物联网监测、传感器技术、机器学习	深度学习、计算机视觉	环境数据、声学数据、视觉数据、结构数据	分析135篇同行评审出版物
80	2025-09-23	Computational Prediction of Single-Domain Immunoglobulin Aggregation Propensities Facilitates Discovery and Humanization of Recombinant Nanobodies 2025-Aug-28, Antibodies (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/antib14030073 PMID:40981272	研究论文	开发了一种基于深度学习的计算方法来预测单域免疫球蛋白（纳米抗体）的聚集倾向	首次将AI驱动的结构预测与框架区域2特性分析相结合，创建了可预测VHH抗体聚集倾向的评分系统	研究仅基于106种纳米抗体变体的实验验证，样本规模有限	开发计算工具来预测和改善重组纳米抗体的溶解稳定性	单域免疫球蛋白（VHH抗体/纳米抗体）	机器学习	NA	深度学习结构预测、尺寸排阻色谱(SEC)、重组表达	深度学习	蛋白质结构数据	106种纳米抗体变体