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	2025-09-15	Residual motion artifact removal enables dynamic μMRI of a behaving Pachnoda marginata 2025-Sep-04, Journal of magnetic resonance (San Diego, Calif. : 1997) DOI:10.1016/j.jmr.2025.107954 PMID:40945107	研究论文	本研究开发了一种结合回顾性门控和深度学习的方法，用于减少活体昆虫微观磁共振成像中的运动伪影	提出了一种完全回顾性门控策略，并首次将U-Net深度学习网络应用于μMRI运动伪影的补偿	方法依赖于模拟数据训练，可能无法完全覆盖真实场景中的所有运动模式	开发一种有效去除活体昆虫微观MRI中运动伪影的技术，实现动态成像	行为中的Pachnoda marginata昆虫（一种甲虫）	医学影像处理	NA	微观磁共振成像（μMRI），计算机视觉系统，深度学习	U-Net CNN	图像	NA
62	2025-09-15	Efficient T staging in nasopharyngeal carcinoma via deep Learning-Based Multi-Modal classification 2025-Sep-04, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112407 PMID:40945208	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的多模态分类系统，用于鼻咽癌的T分期	采用多模态学习框架整合MRI图像和报告，使用Q-Former进行视觉和文本信息融合，无需手动肿瘤勾画	NA	开发高效的自动化T分期系统以支持个性化治疗并优化临床工作流程	鼻咽癌患者	数字病理	鼻咽癌	多模态学习，深度学习	Vision Transformer (ViT), BERT, Q-Former, DeepTree	图像，文本	609名鼻咽癌患者（训练队列487人，验证队列122人）
63	2025-09-15	Wearable monitoring for rehabilitation: Deep learning-driven vertical ground reaction force estimation for anterior cruciate ligament reconstruction 2025-Sep-04, Clinical biomechanics (Bristol, Avon) DOI:10.1016/j.clinbiomech.2025.106663 PMID:40945379	研究论文	本研究开发了一种基于可穿戴传感器和深度学习模型的垂直地面反作用力估计方法，用于前交叉韧带重建患者的康复监测	提出CNN-BiGRU-Attention混合深度学习框架，首次实现复杂日常活动中vGRF的准确估计，并针对患者特异性进行优化	研究样本量较小（25名患者），仅针对三种特定日常活动进行验证	通过可穿戴监测技术改善前交叉韧带重建患者的康复效果	25名前交叉韧带重建患者	数字病理	运动损伤	可穿戴传感器技术，深度学习建模	CNN-BiGRU-Attention混合模型	运动学数据，力学数据	25名ACLR患者
64	2025-09-15	Research Progress in Artificial Intelligence for Central Serous Chorioretinopathy: A Systematic Review 2025-Sep, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-025-01209-9 PMID:40694226	综述	本文系统回顾了人工智能在中心性浆液性脉络膜视网膜病变（CSCR）中的应用进展，分析挑战并展望未来研究方向	从疾病分类扩展到动态预后预测，整合多模态数据融合（如OCT、OCTA和FFA）并引入可解释AI（XAI）提升模型透明度	依赖单中心数据、标注者间存在差异、静态框架无法捕捉动态病变进展	指导个性化诊断和治疗策略的AI应用研究	中心性浆液性脉络膜视网膜病变（CSCR）相关医学影像数据	数字病理	视网膜疾病	多模态数据融合（OCT、OCTA、FFA）、可解释AI（XAI）、联邦学习	深度学习、神经网络	医学影像（视网膜图像）	73项原始研究（基于698篇文献筛选）
65	2025-09-15	Network and pharmacophore guided and BCL2 and HSP90AA1 targeted drug repurposable approaches against rheumatoid arthritis mediated diffuse large B-cell lymphoma 2025-Sep, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.146985 PMID:40889653	研究论文	本研究开发了一种基于GCNConv深度学习的流程，用于预测类风湿关节炎介导的弥漫大B细胞淋巴瘤的关键分子枢纽，并通过药物重定向策略筛选潜在治疗药物	首次结合网络药理学和深度学习（GCNConv模型）识别RA与DLBCL共享基因中的关键靶点（BCL2和HSP90AA1），并发现现有药物拉帕替尼和伊曲康唑等具有优于已批准药物的结合潜力	研究依赖于计算预测和文献挖掘，尚未进行体外或体内实验验证	揭示RA介导DLBCL进展的分子机制并探索治疗干预策略	类风湿关节炎（RA）和弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）的共享基因及FDA批准药物	生物信息学	淋巴瘤	GCNConv深度学习、网络药理学、虚拟筛选、文献挖掘	GCNConv	基因表达数据、分子结构数据	基于804种FDA批准药物的筛选和86个共享基因的分析
66	2025-09-15	The detection of algebraic auditory structures emerges with self-supervised learning 2025-Sep, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013271 PMID:40911653	研究论文	本研究通过自监督学习训练深度学习模型，探索人类自发检测听觉代数结构能力的形成机制	首次使用自监督深度学习模型模拟人类听觉代数结构检测能力，并系统比较自然声音与文化声音（语音/音乐）对能力形成的影响	模型与人类认知机制仍存在差异，实验结果需结合神经科学验证	阐明人类自发检测听觉代数结构能力的形成机制（先天机制 vs 经验学习）	深度学习模型在听觉代数结构检测任务中的表现	机器学习	NA	自监督学习	深度学习模型	听觉信号（环境声音、语音、音乐）	多组模型分别使用不同比例的自然声音和文化声音进行训练
67	2025-09-15	Automatic quantitative analysis of atherosclerotic aortic plaques in patients with embolic cerebral infarction using deep learning 2025-Sep, The Korean journal of internal medicine DOI:10.3904/kjim.2024.360 PMID:40859808	研究论文	本研究基于U-net开发自动斑块分割模型，用于分析栓塞性脑梗死患者的动脉粥样硬化主动脉斑块	首次将U-net深度学习模型应用于经食管超声心动图（TEE）图像，实现主动脉斑块的自动定量分析和分类	模型估计的斑块面积和比例未能显示对主要不良心脑血管事件的预测价值	开发自动斑块分割模型并评估其在栓塞性卒中不明来源（ESUS）患者中的临床应用价值	栓塞性卒中不明来源（ESUS）患者及因各种原因就诊心血管中心的患者	数字病理	心血管疾病	深度学习，图像分割	U-net	医学图像（TEE主动脉图像）	711名患者（来自两个心血管中心）加上来自三个心血管中心的ESUS患者临床数据集
68	2025-09-15	The Role of Deep Cerebral Tracts in Predicting Postoperative Aphasia: An nTMS-Based Investigation of the Corticothalamic Fibers 2025-Sep, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70344 PMID:40931689	研究论文	本研究利用nTMS语言映射和DTI纤维追踪结合深度学习算法，探索深部脑白质束（尤其是皮质丘脑纤维）在预测术后失语症中的作用	首次将nTMS与DTI纤维追踪结合深度学习算法用于预测术后失语症，并发现皮质丘脑纤维的显像比率与失语风险显著相关	皮质丘脑纤维在模型中的个体预测贡献有限，且研究为回顾性设计	提升术后失语症的预测准确性	左半球病变患者	医学影像分析	神经系统疾病	nTMS, DTI, 深度学习	二分类DL模型	影像数据	100例患者（43例术后失语，57例无失语）
69	2025-09-15	AI-based satellite survey offers independent assessment of migratory wildebeest numbers in the Serengeti 2025-Sep, PNAS nexus IF:2.2Q1 DOI:10.1093/pnasnexus/pgaf264 PMID:40933365	研究论文	本研究利用AI驱动的卫星调查，首次对塞伦盖蒂-马拉生态系统中迁徙的角马数量进行了独立评估	首次采用基于深度学习的卫星图像分析方法（U-Net和YOLOv8模型）进行大范围角马数量统计，实现了自动化高精度计数	调查方法在时空覆盖范围上可能存在差异，可能导致数量估算的部分偏差	通过AI卫星调查提供角马种群数量的独立评估，完善种群估算方法	塞伦盖蒂-马拉生态系统中的迁徙角马种群	计算机视觉	NA	卫星遥感成像，深度学习目标检测	U-Net, YOLOv8	卫星图像	连续两年（2022和2023年8月）超过4000平方公里的监测区域
70	2025-09-15	araCNA: somatic copy number profiling using long-range sequence models 2025-Sep, NAR genomics and bioinformatics IF:4.0Q1 DOI:10.1093/nargab/lqaf124 PMID:40933674	研究论文	提出一种基于深度学习的araCNA方法，用于从全基因组测序数据中准确预测体细胞拷贝数变异	首次将Transformer替代架构（如Mamba）应用于基因组尺度序列分析，仅使用模拟数据进行训练即可实现零样本预测，且无需匹配正常样本	方法仅在50个TCGA样本上验证，尚未进行大规模临床验证	开发高效准确的体细胞拷贝数变异检测算法	癌症全基因组测序数据	机器学习	癌症	WGS（全基因组测序）	Transformer（Mamba架构）	基因组序列数据	50个TCGA全基因组测序样本
71	2025-09-15	Artificial Intelligence in Upper Gastrointestinal Diagnosis 2025-Sep, The Korean journal of helicobacter and upper gastrointestinal research DOI:10.7704/kjhugr.2025.0024 PMID:40935625	综述	本文综述了人工智能在上消化道内窥镜诊断中的应用及其对疾病检测和临床工作流程的改进	探讨了基于图像和非图像的AI技术（如拉曼光谱）的结合，提供分子水平实时组织表征，并强调AI在减少观察者变异性和指导早期胃癌治疗中的作用	AI在内窥镜中的应用面临验证不足、以用户为中心的设计缺乏以及对内镜医生针对性培训的需求等挑战，存在过度依赖和技能退化的风险	提升上消化道疾病的诊断准确性和临床工作效率，探索AI在癌症前期病变检测和治疗指导中的潜力	上消化道疾病，包括Barrett食管、萎缩性胃炎、胃肠上皮化生和早期胃癌	数字病理学	上消化道疾病	机器学习、深度学习、拉曼光谱	CNN	图像、光谱数据	NA
72	2025-09-15	A Novel Convolutional Neural Network for Automated Multiple Sclerosis Brain Lesion Segmentation 2025 Sep-Oct, Journal of neuroimaging : official journal of the American Society of Neuroimaging IF:2.3Q2 DOI:10.1111/jon.70085 PMID:40937688	研究论文	开发了一种基于深度学习的自动化多发性硬化脑部病变分割算法FLAMeS	基于nnU-Net 3D全分辨率U-Net架构，在多个外部数据集上验证并显著优于现有公开方法	对小于10 mm³的小病变检测存在遗漏	开发自动化多发性硬化脑部病变分割算法以替代耗时且不一致的手动分割	多发性硬化患者的脑部MRI图像	计算机视觉	多发性硬化	深度学习，MRI成像	CNN (nnU-Net 3D U-Net)	医学图像	训练集668个FLAIR扫描，测试集三个外部数据集共75个样本
73	2025-09-15	An integrated environmental toxicity risk assessment framework combining deep learning and molecular simulation: A case study on pyrethrins and breast cancer 2025-Sep, Biochemistry and biophysics reports IF:2.3Q3 DOI:10.1016/j.bbrep.2025.102141 PMID:40821905	研究论文	开发并验证了一个结合深度学习和分子模拟的多尺度计算毒理学框架，用于评估天然除虫菊酯与乳腺癌风险的潜在关联	整合了深度学习药物-靶点相互作用预测、分子对接与动力学模拟及蛋白质互作网络建模，形成从分子相互作用到临床结果的可追溯风险推断链	NA	系统研究天然除虫菊酯I和II与乳腺癌风险的潜在关联	天然除虫菊酯I和II，乳腺癌相关蛋白（RPS6KB1、TNKS2、MAOB）	计算毒理学	乳腺癌	深度学习药物-靶点相互作用预测（DeepPurpose）、分子对接、分子动力学模拟（MD）、蛋白质-蛋白质相互作用（PPI）网络建模	深度学习	分子结构数据、蛋白质相互作用数据	NA
74	2025-09-15	Deep Learning Applications in Clinical Cancer Detection: A Review of Implementation Challenges and Solutions 2025-Sep, Mayo Clinic proceedings. Digital health DOI:10.1016/j.mcpdig.2025.100253 PMID:40822144	综述	本文综述了深度学习在临床癌症检测中的应用、挑战及解决方案	系统分析2018-2024年间1419项研究，重点关注联邦学习、可解释人工智能等新兴解决方案	基于文献综述，未涉及原始数据收集或实验验证	指导肿瘤学领域未来深度学习和人工智能技术研究，促进癌症护理的公平和有效进展	临床癌症检测相关研究文献	数字病理	癌症	深度学习	NA	多模态数据（影像和基因组数据）	1419项研究（1304项来自PubMed，115项来自IEEE）
75	2025-09-15	AlphaFold model quality self-assessment improvement via deep graph learning 2025-Sep, Protein science : a publication of the Protein Society IF:4.5Q1 DOI:10.1002/pro.70274 PMID:40823963	研究论文	提出EQAFold框架，通过深度图学习改进AlphaFold的模型质量自评估能力	引入等变质量评估折叠（EQAFold），增强AlphaFold的局部距离差异测试预测头，生成更准确的自信心分数	未明确说明模型在处理极端复杂蛋白结构时的局限性	提高蛋白质计算建模中自置信度评分的可靠性	蛋白质三维结构模型	计算生物学	NA	深度图学习	EQAFold（基于AlphaFold架构改进）	蛋白质结构数据	NA
76	2025-09-15	Integrative bioinformatics and deep learning to identify common genetic pathways in Crohn's disease and ischemic cardiomyopathy 2025-Sep, Journal, genetic engineering & biotechnology DOI:10.1016/j.jgeb.2025.100529 PMID:40854648	研究论文	通过整合生物信息学和深度学习识别克罗恩病与缺血性心肌病的共同遗传通路	开发了AutoClass深度学习框架，利用枢纽基因调控网络对克罗恩病患者进行分类，准确率约95%	需要未来实验验证和队列扩展以进一步阐明共享机制	探索克罗恩病和缺血性心肌病之间的共同遗传基础和分子相互作用	克罗恩病和缺血性心肌病的遗传通路、枢纽基因及调控网络	生物信息学	克罗恩病和心血管疾病	差异表达分析、功能富集分析、miRNA分析、转录因子分析、蛋白质-蛋白质相互作用分析、深度学习	深度学习框架（AutoClass）	基因表达数据（GEO数据集）	GSE3365和GSE9128数据集（具体样本数未明确说明）
77	2025-09-15	Discovery of RNA-Targeting Small Molecules: Challenges and Future Directions 2025-Sep, MedComm IF:10.7Q1 DOI:10.1002/mco2.70342 PMID:40859960	综述	本文回顾了RNA靶向小分子药物发现领域的最新进展、挑战及未来方向	强调了人工智能和机器学习在加速RNA靶向治疗发现与优化中的关键作用，并探讨了RNA降解剂等新兴策略	NA	探索RNA靶向小分子药物的开发，为传统难以成药的疾病提供新治疗途径	RNA结构、小分子配体及RNA-蛋白质相互作用	药物发现	多种疾病（未指定具体类型）	X射线晶体学、核磁共振波谱、冷冻电镜、深度学习、分子对接	深度学习	结构数据、化学库数据	NA
78	2025-09-15	3D localization of retrovirus assembly in the presence of structured background with deep learning 2025-Aug-29, Biophysical journal IF:3.2Q2 DOI:10.1016/j.bpj.2025.08.028 PMID:40883991	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和三维成像技术的方法，用于在活细胞顶部质膜上定位HIV-1病毒组装过程	使用双螺旋点扩散函数进行三维成像，并结合深度学习流程分析具有异质结构化背景的图像	NA	解决在活细胞顶部质膜上成像病毒组装相关的挑战	人类免疫缺陷病毒1型（HIV-1）的Gag结构多蛋白在细胞质膜上的组装过程	计算机视觉	HIV感染	双螺旋点扩散函数三维成像，深度学习图像分析	深度学习	三维荧光显微镜图像	NA
79	2025-09-15	QCResUNet: Joint subject-level and voxel-level segmentation quality prediction 2025-Aug-27, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103718 PMID:40945175	研究论文	提出一种名为QCResUNet的多任务深度学习架构，用于同时预测脑肿瘤分割结果的主体级质量和体素级分割错误	首次设计能够同时输出主体级分割质量指标和体素级分割错误图的多任务架构，支持多组织类别分析	方法主要针对脑肿瘤和心脏MRI分割验证，在其他医学影像分割领域的泛化能力尚未验证	开发自动质量控制方法以评估医学影像分割结果的可靠性	脑肿瘤MRI数据和心脏MRI数据的分割结果	医学影像分析	脑肿瘤	深度学习，MRI影像分析	QCResUNet（基于UNet的改进架构）	3D MRI影像数据	脑肿瘤数据：内部数据集1,251例，外部数据集215例；心脏数据：ACDC数据集100例
80	2025-09-15	Intensive Care Unit Patient Outcome Prediction Using ν-Support Vector Classification and Stochastic Signal Processing-Based Feature Extraction Techniques: Algorithm Development and Validation Study 2025-Aug-26, JMIR AI DOI:10.2196/72671 PMID:40857726	研究论文	本研究开发了一种结合信号处理和机器学习的新框架，用于从ICU患者的数字轨迹中提取特征并预测其结局	提出了一种基于信号处理的新型特征提取方法，能够从复杂的医疗时间序列数据中捕获高预测性特征	NA	开发ICU患者结局预测的新方法，以支持医疗运营管理	ICU患者	机器学习	重症监护	信号处理技术，ν-支持向量分类	SVM	时间序列数据（医疗数字轨迹）	真实世界ICU数据集（具体数量未说明）