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
781	2025-07-04	TransMA: an explainable multi-modal deep learning model for predicting properties of ionizable lipid nanoparticles in mRNA delivery 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf307 PMID:40581984	研究论文	提出了一种名为TransMA的可解释多模态深度学习模型，用于预测mRNA递送中可电离脂质纳米颗粒（LNPs）的转染效率	TransMA采用多模态分子结构融合架构，结合细粒度原子空间关系提取器和粗粒度原子序列提取器，设计了mol-attention机制块，能够对齐粗细粒度原子特征并捕捉原子空间与序列结构间的关系	未明确提及具体局限性	加速高转染效率mRNA药物递送系统的筛选过程	可电离脂质纳米颗粒（LNPs）	机器学习	NA	深度学习	Transformer, Mamba	分子结构数据	当前最大的LNPs数据集，包括Hela和RAW细胞系
782	2025-07-04	An order-preserving batch-effect correction method based on a monotonic deep learning framework 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf247 PMID:40586320	研究论文	提出了一种基于单调深度学习框架的保持顺序的批次效应校正方法	该方法首次在批次效应校正中引入了顺序保持特性，通过单调深度学习网络有效提升了聚类性能并保留了基因间的原始相关性及差异表达信息	未明确说明方法在超大规模数据集上的计算效率及对极端批次效应的处理能力	开发具有顺序保持特性的单细胞RNA测序数据批次效应校正方法	单细胞RNA测序数据	生物信息学	NA	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	单调深度学习网络	基因表达数据	NA
783	2025-07-04	A comprehensive benchmark for multiple highly efficient base editors with broad targeting scope 2025-Apr-25, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.17.628899 PMID:39763781	研究论文	本文构建了10种具有高活性和广泛靶向范围的腺嘌呤和胞嘧啶碱基编辑器（BEs），并通过34,040种BE-gRNA-靶标组合全面评估其编辑特性和性能	开发了一个深度学习模型BEEP，用于预测BEs的编辑效率和结果，并成功验证了3,558种疾病相关单核苷酸变异（SNVs）的安装	研究主要基于基因组整合的长靶标和tiling gRNA策略，可能未涵盖所有可能的编辑场景	评估和优化碱基编辑器的性能，以更高效地编辑疾病相关的单核苷酸变异	腺嘌呤和胞嘧啶碱基编辑器（BEs）及其与gRNA和靶标的组合	基因编辑	遗传性疾病	碱基编辑技术，深度学习	深度学习模型（BEEP）	基因组数据	34,040种BE-gRNA-靶标组合，3,558种疾病相关SNVs
784	2025-07-04	SORBET: Automated cell-neighborhood analysis of spatial transcriptomics or proteomics for interpretable sample classification via GNN 2025-Apr-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.30.573739 PMID:38260586	研究论文	介绍了一种名为SORBET的几何深度学习框架，用于分析空间转录组或蛋白质组数据，以进行可解释的样本分类	SORBET是首个在空间转录组数据上进行表型预测的方法，利用图卷积网络分析相邻细胞图，并通过新颖的数据增强技术确保预测的鲁棒性	NA	通过整合空间信息与多重分子数据，准确预测表型，以推进个性化医疗	转移性黑色素瘤、非小细胞肺癌和结直肠癌样本	数字病理学	黑色素瘤、非小细胞肺癌、结直肠癌	空间转录组学、空间蛋白质组学（IMC、CODEX）	GNN（图卷积网络）	空间转录组数据、空间蛋白质组数据	CosMx空间转录组数据集、IMC和CODEX数据集
785	2025-07-04	A Novel Technique for Fluorescence Lifetime Tomography 2025-Apr-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.09.19.613888 PMID:39345436	研究论文	本文提出了一种基于深度神经网络的荧光寿命断层扫描新技术AUTO-FLI，用于在深层组织中实现3D强度和定量寿命重建	开发了名为AUTO-FLI的深度学习模型，能够在厘米深度实现高散射介质中的3D定量荧光寿命成像	目前仅在模拟小鼠体模上验证，尚未在真实活体组织中进行测试	解决深层组织中荧光寿命3D成像的技术挑战	高散射介质中的荧光寿命成像	生物医学成像	NA	荧光寿命成像(FLIM)	深度神经网络(DL)	3D荧光成像数据	解剖学精确的小鼠模拟体模
786	2025-07-04	Characterization of binding kinetics and intracellular signaling of new psychoactive substances targeting cannabinoid receptor using transition-based reweighting method 2025-Apr-08, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.09.29.560261 PMID:37873328	研究论文	本研究通过模拟新型精神活性物质（NPS）和经典大麻素与CB1受体的结合动力学，揭示了NPS导致更强下游信号传导的结构基础	结合多系综模拟、过渡态重加权方法和深度学习技术（NRI）解析NPS与CB1受体结合的动力学特征及其对下游信号传导的影响	研究仅针对MDMB-Fubinaca和HU-210两种配体，可能无法完全代表所有NPS的特性	揭示新型精神活性物质（NPS）与CB1受体结合的动力学特征及其对下游信号传导的影响机制	新型精神活性物质MDMB-Fubinaca和经典大麻素HU-210与CB1受体的相互作用	计算生物学	药物滥用	多系综分子动力学模拟、过渡态重加权方法、神经关系推理（NRI）	变分自编码器（VAE）、神经关系推理（NRI）	分子动力学模拟数据	两种配体（MDMB-Fubinaca和HU-210）与CB1受体的相互作用
787	2025-07-04	Transitions in dynamical regime and neural mode underlie perceptual decision-making 2025-Apr-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.10.15.562427 PMID:37904994	research paper	该研究通过同时记录数百个神经元的活动，结合无监督的深度学习方法，探索了大鼠前额叶皮层和纹状体在感知决策过程中的神经动力学	发现了决策过程中神经动力学的两个连续状态转变，并提出了一个简化模型来近似这种动态转变，从而能够从大规模神经群体活动中推断出决策承诺的时刻	研究仅基于大鼠的听觉证据积累任务，结果是否适用于其他感知决策场景尚不明确	探索感知决策过程中神经动力学的变化及其与决策承诺的关系	大鼠前额叶皮层和纹状体的神经元活动	神经科学	NA	无监督深度学习	简化动力学模型	神经电生理数据	数百个神经元的同时记录
788	2025-07-04	Deep Learning Models to Predict Diagnostic and Billing Codes Following Visits to a Family Medicine Practice: Development and Validation Study 2025-Mar-07, JMIR AI DOI:10.2196/64279 PMID:40605560	研究论文	开发并验证深度学习模型以预测家庭医学实践中的诊断和账单代码	首次在家庭医学实践中应用深度学习模型预测诊断和账单代码，并展示高准确率	模型在诊断代码预测上的召回率和精确度较低，且尚未在其他家庭医学实践中验证其通用性	提高家庭医学实践中诊断和账单代码的准确性和效率	家庭医学实践中的电子病历记录	自然语言处理	NA	深度学习	深度学习模型	文本	198,802次就诊记录（来自245,045次符合条件的就诊）
789	2025-07-04	Harnessing Deep Learning Methods for Voltage-Gated Ion Channel Drug Discovery 2025-Jan-01, Physiology (Bethesda, Md.) DOI:10.1152/physiol.00029.2024 PMID:39189871	综述	本文探讨了深度学习在电压门控离子通道药物发现中的应用	利用深度学习和扩散模型计算设计蛋白质结合剂，以调节电压门控离子通道的活性	未提及具体实验验证结果或临床应用案例	推进电压门控离子通道药理学，发现有效且安全的治疗方法	电压门控离子通道（VGICs）及其蛋白质结合剂	机器学习	心脏心律失常和神经性疼痛	深度学习和扩散模型	扩散模型	蛋白质结构数据	NA
790	2025-07-04	Role of artificial intelligence in early diagnosis and treatment of infectious diseases 2025-01, Infectious diseases (London, England) DOI:10.1080/23744235.2024.2425712 PMID:39540872	综述	本文综述了人工智能在传染病早期诊断和治疗中的关键作用	探讨了AI驱动的诊断工具（包括机器学习算法、深度学习和图像识别系统）如何提高疾病检测和监测的准确性和效率，以及AI在预测疾病爆发、优化治疗策略和个性化干预方面的潜力	讨论了AI在传染病管理中整合的伦理考虑、挑战和限制	研究AI在传染病早期诊断和治疗中的应用	传染病	医疗健康	传染病	机器学习算法、深度学习、图像识别系统	NA	NA	NA
791	2025-07-04	TGEL-transformer: Fusing educational theories with deep learning for interpretable student performance prediction 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327481 PMID:40587446	研究论文	本研究提出了一种结合教育理论与深度学习的TGEL-Transformer框架，用于可解释的学生表现预测	提出了双通道特征处理模块、理论指导的四头注意力机制和可解释的预测层，融合了多元智能理论和社会认知理论	未提及具体局限性	提升教育数据挖掘的效果，为个性化教育提供数据支持	学生表现预测	教育技术	NA	深度学习	Transformer	教育数据	6,608名学生数据，外加480名跨文化数据验证
792	2025-07-04	Enhanced E-commerce decision-making through sentiment analysis using machine learning-based approaches and IoT 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0326744 PMID:40587469	研究论文	通过结合机器学习和物联网技术，提升电子商务决策能力，优化客户购物体验	创新性地应用机器学习算法不仅进行简单推荐，还包括需求预测，确保热门商品库存充足，减少客户失望并提升满意度	研究中未提及数据收集的具体规模和时间跨度，可能影响模型的泛化能力	提升电子商务决策能力，优化客户购物体验	电子商务平台及其客户	机器学习	NA	机器学习算法（包括逻辑回归、朴素贝叶斯、SVM、随机森林、AdaBoosting、GRU、LSTM）	逻辑回归、朴素贝叶斯、SVM、随机森林、AdaBoosting、GRU、LSTM	客户行为和偏好数据	NA
793	2025-07-04	An explainable-by-design end-to-end AI framework based on prototypical part learning for lesion detection and classification in Digital Breast Tomosynthesis images 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.06.008 PMID:40599244	研究论文	该研究提出了一种基于原型部分学习的端到端AI框架，用于数字乳腺断层合成图像中的病变检测和分类	结合YOLOv5、YOLOv8和ProtoPNet的两阶段深度学习过程，提供可解释的预测结果	数据集限制和需要更准确的地面真实标注影响了最终指标	开发透明且可解释的AI系统，以加速数字乳腺断层合成扫描的分析	数字乳腺断层合成图像中的病变	数字病理学	乳腺癌	数字乳腺断层合成(DBT)	YOLOv5, YOLOv8, ProtoPNet	图像	NA
794	2025-07-04	A Deep Convolutional Neural Network Model for Lung Disease Detection Using Chest X-Ray Imaging 2025, Pulmonary medicine IF:2.0Q3 DOI:10.1155/pm/6614016 PMID:40599379	研究论文	本文提出了一种基于深度卷积神经网络（CNN）的自动化系统，用于通过胸部X射线和CT扫描检测多种肺部疾病	采用定制的CNN模型、预训练模型和图像增强方法，结合数据增强技术解决数据集不平衡问题，实现了高精度的肺部疾病检测	研究仅使用了来自Kaggle的6400张图像，样本来源和多样性可能存在限制	开发一种高效的自动化系统，用于早期检测和诊断肺部疾病	肺部疾病（肺炎和COVID-19）的X射线和CT扫描图像	计算机视觉	肺癌	图像增强、数据增强	CNN	图像	6400张图像（肺炎、COVID-19和正常三类）
795	2025-07-04	Application progress of artificial intelligence in managing thyroid disease 2025, Frontiers in endocrinology IF:3.9Q2 DOI:10.3389/fendo.2025.1578455 PMID:40600013	综述	本文系统回顾了自20世纪90年代以来人工智能在甲状腺疾病管理中的应用进展，重点关注诊断创新、治疗个性化及临床实施中的新兴挑战	AI不仅减少了超声检查的主观性，还提高了甲状腺结节良恶性的鉴别率，减少了不必要的细针穿刺频率，并整合了超声、电子健康记录和可穿戴传感器等多模态数据进行持续健康监测	数据隐私、模型可解释性和临床适用性等方面的挑战仍然存在，数据异质性和伦理问题也是临床转化的障碍	探讨人工智能在甲状腺疾病管理中的应用及其在诊断和治疗中的潜力	甲状腺疾病的管理，包括图像分析、病理诊断、个性化治疗、患者监测和随访	数字病理学	甲状腺疾病	机器学习和深度学习	NA	多模态数据（超声、电子健康记录、可穿戴传感器）	NA
796	2025-07-04	GAN-enhanced deep learning for improved Alzheimer's disease classification and longitudinal brain change analysis 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1587026 PMID:40600033	研究论文	该研究提出了一种结合GAN和深度学习的方法，用于改进阿尔茨海默病的分类和纵向脑变化分析	整合了ResNet101和LSTM网络，并创新性地添加了PDPO和DCK层，同时使用GAN模型检测AD的进展状态	可能存在计算复杂性和过拟合的风险	提高阿尔茨海默病的诊断准确性和效率	阿尔茨海默病患者	数字病理学	阿尔茨海默病	深度学习	ResNet101, LSTM, GAN	医学影像数据	ADNI和OASIS数据集
797	2025-07-04	Comparative analysis of convolutional neural networks and transformer architectures for breast cancer histopathological image classification 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1606336 PMID:40600038	研究论文	比较卷积神经网络和Transformer架构在乳腺癌组织病理学图像分类中的性能	比较了14种深度学习模型（包括CNN和Transformer架构）在乳腺癌诊断中的表现，发现ConvNeXT和UNI模型在特定任务中表现最佳	Transformer基础模型在零样本任务中表现有限，需要微调才能达到优异效果	评估不同深度学习模型在乳腺癌病理图像分类中的性能	乳腺癌组织病理学图像	数字病理学	乳腺癌	深度学习	CNN（如ResNet50, RegNet, ConvNeXT）和Transformer（如ViT, DINOV2, UNI, GigaPath）	图像	BreakHis v1数据集
798	2025-07-04	AlzheimerViT: harnessing lightweight vision transformer architecture for proactive Alzheimer's screening 2025, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2025.1568312 PMID:40600046	研究论文	本研究提出了一种轻量级的视觉变换器架构AlzheimerViT，用于基于MRI图像的阿尔茨海默病早期筛查	采用轻量级自注意力视觉变换器(ViT)架构，结合数据预处理和增强技术，提高了阿尔茨海默病预测的准确性和临床适用性	研究仅使用了OASIS-3数据集，未在其他独立数据集上验证模型的泛化能力	开发更可靠的阿尔茨海默病早期检测模型以改善治疗效果	阿尔茨海默病患者的大脑MRI图像	数字病理学	老年性疾病	MRI成像	Vision Transformer (ViT)	图像	OASIS-3数据集中的MRI图像
799	2025-07-04	Auxiliary Diagnosis of Pulmonary Nodules' Benignancy and Malignancy Based on Machine Learning: A Retrospective Study 2025, Journal of multidisciplinary healthcare IF:2.7Q2 DOI:10.2147/JMDH.S518166 PMID:40600198	研究论文	本研究基于机器学习技术，通过回顾性分析CT扫描的肺结节数据，开发了一种辅助诊断肺结节良恶性的模型	采用Atten_FNN模型在肺结节良恶性诊断中表现出优越性能，并通过SHAP分析揭示了关键预测因素	研究结果在跨中心推广性方面存在局限，需要在多中心前瞻性队列中进行验证	开发非侵入性早期诊断方法，准确区分肺结节的良恶性	3355例肺结节患者（1156例良性，2199例恶性）	数字病理	肺癌	CT扫描	SVM, RF, XGBoost, FNN, Atten_FNN	图像、电子病历数据	3355例患者（1156例良性，2199例恶性）
800	2025-07-04	[Research Trends Using Artificial Intelligence in the MRI from 1989 to 2023: Analysis Using Text Mining] 2025, Nihon Hoshasen Gijutsu Gakkai zasshi DOI:10.6009/jjrt.25-1480 PMID:40603060	研究论文	通过文本挖掘分析1989年至2023年间MRI领域人工智能应用的研究趋势	利用文本挖掘技术全面分析MRI领域人工智能研究的发展趋势，揭示了深度学习的兴起及其与特定器官研究的关联	仅基于PubMed数据库的文章标题进行分析，可能未涵盖所有相关研究	可视化MRI领域人工智能相关研究领域并理解研究趋势	1989年至2023年间PubMed数据库中MRI领域应用人工智能的文章标题	数字病理	NA	文本挖掘	NA	文本	2870篇文章标题