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
801	2025-09-06	Deep Learning-Assisted Rapid Bacterial Classification Based on Raman Spectroscopy of Bacteria Lysed by Acoustically Driven Fiber-Tip Vibration 2025-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202507724 PMID:40625037	研究论文	提出一种基于声流体裂解、拉曼光谱和深度学习的快速细菌分类新方法	利用声驱动的光纤尖端振动实现高效细菌裂解，暴露细胞内生物分子以增强拉曼光谱特征表达	NA	开发快速准确的细菌病原体识别技术以支持临床决策和应对抗生素耐药性	七种细菌样本	机器学习	NA	表面增强拉曼光谱(SERS), 声流体裂解技术	ResNet(残差神经网络)	光谱数据	七种细菌样本
802	2025-09-06	External Testing of a Deep Learning Model for Lung Cancer Risk from Low-Dose Chest CT 2025-Aug, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.243393 PMID:40762850	研究论文	在亚洲健康体检队列中外部测试深度学习模型Sybil用于预测肺癌风险	首次在亚洲人群和不同吸烟史亚组（包括非/轻度吸烟者）中系统性验证Sybil模型的泛化能力	在非/轻度吸烟亚组中对未来肺癌的预测性能较差（AUC=0.56），且为单中心回顾性研究	评估深度学习模型在LDCT影像中预测肺癌风险的泛化性能	50-80岁亚洲健康体检人群的LDCT扫描数据	数字病理	肺癌	低剂量CT（LDCT）扫描	深度学习模型（Sybil）	医学影像	18,057名个体（其中2,848名重度吸烟者，9,943名非/轻度吸烟者）
803	2025-09-06	Inverse-designed metasurfaces for wavefront restoration in under-display camera systems 2025-Aug, Nanophotonics (Berlin, Germany) DOI:10.1515/nanoph-2025-0242 PMID:40896159	研究论文	提出一种逆向设计的超表面用于波前恢复，以解决屏下摄像头系统中的衍射问题	通过逆向设计超表面抑制高阶衍射模式，无需依赖外部软件处理即可实现实时图像恢复	NA	解决屏下摄像头系统中由显示面板周期性像素结构引起的光学衍射问题	智能手机屏下摄像头系统	光学工程	NA	逆向设计超表面技术	NA	光学图像	NA
804	2025-09-06	ACtriplet: An improved deep learning model for activity cliffs prediction by in tegrating triplet loss and pre-training 2025-Aug, Journal of pharmaceutical analysis IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.jpha.2025.101317 PMID:40893440	研究论文	提出一种结合三元组损失和预训练策略的深度学习模型ACtriplet，用于预测活性悬崖(ACs)	首次将人脸识别中的三元组损失与预训练策略整合，专门针对活性悬崖预测任务优化模型	数据量无法快速增加的困境限制了模型性能的进一步提升	提高活性悬崖预测准确性，推动深度学习在药物发现早期阶段的应用	分子化合物对及其结合亲和力差异	机器学习	NA	深度学习，预训练策略，三元组损失	深度神经网络	分子图像或图结构数据	30个基准数据集
805	2025-09-06	The future of pharmaceuticals: Artificial intelligence in drug discovery and development 2025-Aug, Journal of pharmaceutical analysis IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.jpha.2025.101248 PMID:40893437	综述	本文探讨人工智能在药物发现与开发中的革命性作用及其未来潜力	系统阐述AI通过整合数据、算力与算法重塑药物研发范式，涵盖从靶点发现到临床试验的全流程创新	面临数据共享机制不完善、算法知识产权保护不足、湿实验与干实验融合挑战	提升药物研发效率与成功率，缩短开发周期并降低成本	药物分子设计、靶点发现、临床试验优化	人工智能辅助药物研发	NA	机器学习(ML)、深度学习(DL)、分子生成技术、虚拟筛选(VS)	NA	多模态生物医学数据	NA
806	2025-09-06	Automatic labels are as effective as manual labels in digital pathology images classification with deep learning 2025-Aug, Journal of pathology informatics DOI:10.1016/j.jpi.2025.100462 PMID:40894240	研究论文	本研究探讨在数字病理图像分类中，自动标签与手动标签在深度学习模型训练中的效果对比	确定了自动标签噪声容忍阈值为10%，并验证了在此范围内自动标签可达到与手动标签相当的性能	研究仅基于三种特定疾病案例，结果可能不适用于所有病理图像分类场景	评估自动标签在训练数字病理图像分类深度学习模型中的有效性和适用条件	全幻灯片图像（WSIs）	数字病理	多类别疾病（乳糜泻、肺癌、结肠癌）	深度学习	CNN, Vision Transformer	图像	10,604张WSIs
807	2025-09-06	Comparison of Experienced and Inexperienced Raters Using Automated Deep Learning Computed Tomography Analysis to Evaluate Tricuspid Valve and Right Heart Morphology 2025-Aug, Structural heart : the journal of the Heart Team DOI:10.1016/j.shj.2025.100488 PMID:40894369	研究论文	比较经验丰富和经验不足的评分者使用基于深度学习的CT分析评估三尖瓣和右心形态	证明深度学习CT分析结果与用户经验无关，实现快速准确的右心评估	NA	评估自动化深度学习CT分析在三尖瓣和右心形态评估中的应用效果	三尖瓣和右心形态	计算机视觉	心血管疾病	CT扫描	深度学习	医学影像	NA
808	2025-09-06	Utility of Thin-slice Fat-suppressed Single-shot T2-weighted MR Imaging with Deep Learning Image Reconstruction as a Protocol for Evaluating the Pancreas 2025-Jul-31, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine IF:2.5Q2 DOI:10.2463/mrms.mp.2024-0017 PMID:38910138	研究论文	比较深度学习图像重建的薄层脂肪抑制单次激发T2加权成像与传统序列在胰腺评估中的效用	首次将深度学习图像重建技术应用于薄层单次激发T2加权序列，显著提升胰腺病灶对比度和图像质量	回顾性研究且样本量较小（42例患者），仅针对胰腺癌患者	优化胰腺MRI扫描协议，提升胰腺病变的检测和评估效果	胰腺癌患者的MRI图像	医学影像分析	胰腺癌	MRI（T2加权成像）、深度学习图像重建	DLIR（深度学习图像重建）	医学影像	42例胰腺癌患者
809	2025-09-06	Thin-slice 2D MR Imaging of the Shoulder Joint Using Denoising Deep Learning Reconstruction Provides Higher Image Quality Than 3D MR Imaging 2025-Jul-31, Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine IF:2.5Q2 DOI:10.2463/mrms.mp.2023-0115 PMID:38777762	研究论文	比较采用去噪深度学习重建的薄层2D MRI与3D MRI在肩关节成像中的图像质量	首次将并行成像、部分傅里叶技术与深度学习去噪重建（dDLR）结合应用于2D MRI，证明其在肩关节成像中优于传统3D MRI	样本量较小（仅18例患者），且未明确说明研究对象的临床特征	评估薄层2D脂肪抑制质子密度加权成像结合先进重建技术在肩关节MRI中的价值	人类肩关节	医学影像分析	肌肉骨骼疾病	MRI，深度学习重建（dDLR），并行成像，部分傅里叶技术	深度学习（未指定具体架构）	医学影像	18例患者
810	2025-09-06	Increased Expression of Secreted Form A Disintegrin and Metalloproteinase 28 (ADAM28s) in Esophageal Squamous Cell Carcinoma: Implication for Carcinoma Cell Proliferation via Interleukin 6 Receptor Shedding 2025-Jul-29, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104222 PMID:40744225	研究论文	本研究探讨ADAM28s在食管鳞状细胞癌中的过表达及其通过IL-6受体脱落促进癌细胞增殖的机制	首次揭示ADAM28s在ESCC中以活性形式过表达，并通过IL-6信号通路调控癌细胞增殖	研究仅针对特定细胞系（TE-1、KYSE-140、TE-8）和小鼠异种移植模型，临床样本多样性可能不足	阐明ADAM28在食管鳞状细胞癌中的表达特征、临床意义及促进增殖的分子机制	食管鳞状细胞癌组织、癌细胞系（TE-1、KYSE-140、TE-8）和小鼠异种移植模型	癌症生物学	食管鳞状细胞癌	免疫印迹、免疫组化、深度学习人工智能分析、siRNA基因沉默、异种移植实验	NA	蛋白质表达数据、组织图像、生存分析数据	ESCC组织样本与非肿瘤食管组织对比，三种癌细胞系，小鼠异种移植模型
811	2025-09-06	Clinical application of a deep learning system for automatic mandibular alveolar bone quantity assessment and suggested treatment options using CBCT cross-sections 2025-Jul-25, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000043257 PMID:40725950	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的人工智能系统，用于自动评估下颌牙槽骨骨量并通过CBCT横截面图像实时提供治疗建议	首次将YOLOv8-seg模型应用于牙槽骨和下颌管的自动分割，并集成骨量测量与25种治疗方案的自动分类建议	系统仍需未来改进以完全满足临床应用需求，当前面临一定技术挑战	开发临床适用的AI系统，实现牙槽骨骨量自动评估和治疗方案推荐	无牙颌区域的下颌牙槽骨和下颌管	计算机视觉	牙科疾病	CBCT成像技术	YOLOv8-seg, CNN	医学图像	包含88个案例的自定义数据集
812	2025-09-06	Association of deep learning-derived histologic features of placental chorionic villi with maternal and infant characteristics in the New Hampshire birth cohort study 2025-Jul-23, Placenta IF:3.0Q2 DOI:10.1016/j.placenta.2025.07.084 PMID:40902262	研究论文	本研究利用深度学习技术自动量化胎盘绒毛膜绒毛组织学特征，并分析其与母婴临床特征的关联	开发了基于深度学习和无监督聚类的自动化方法，首次实现对900多万个绒毛结构的客观分型与几何特征分析	仅针对足月胎盘样本，未包含早产样本；母婴特征关联分析中部分变量（如母亲年龄、婴儿性别）未显示显著相关性	通过AI方法标准化胎盘组织结构量化，探究胎盘形态特征与母婴健康指标的关联	1531例足月胎盘全切片图像中的绒毛膜绒毛结构	数字病理学	妇产科疾病	深度学习分割、无监督聚类	CNN（基于图像分割的深度学习模型）	病理全切片图像	1531例足月胎盘样本
813	2025-09-06	Enhancing breast cancer classification using a deep sparse wavelet autoencoder approach 2025-Jul-19, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-11816-y PMID:40681757	研究论文	提出一种结合深度学习、稀疏编码和小波网络的深度稀疏小波自编码器（DSWAE）方法，用于增强二维乳腺癌图像的分类性能	DSWAE架构通过堆叠小波自编码器构建专门针对乳腺癌图像分类的鲁棒模型，在提升准确率的同时优化计算效率	NA	提高二维乳腺癌图像的分类准确性，支持早期检测和分期	二维乳腺癌图像数据集	计算机视觉	乳腺癌	深度学习、稀疏编码、小波网络	自编码器（Autoencoder）	图像	NA
814	2025-09-06	Artificial Intelligence in Diabetes Care: Applications, Challenges, and Opportunities Ahead 2025-Jul-17, Endocrine practice : official journal of the American College of Endocrinology and the American Association of Clinical Endocrinologists IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.eprac.2025.07.008 PMID:40683367	综述	本文综述人工智能在糖尿病护理中的应用、挑战及未来机遇	综合评估AI在糖尿病并发症筛查、风险预测及个性化治疗中的最新进展与跨领域应用潜力	基于文献综述，缺乏原始数据验证；未涉及具体临床实施障碍的量化分析	探讨人工智能技术在糖尿病护理领域的应用现状与发展方向	糖尿病患者及其相关并发症（视网膜病变、黄斑水肿、神经病变等）	医疗人工智能	糖尿病	机器学习（ML）、深度学习	深度学习算法	医学影像、电子健康记录、生物标志物数据	NA（文献综述未指定具体样本量）
815	2025-09-06	Ultrafast T2-weighted MR imaging of the urinary bladder using deep learning-accelerated HASTE at 3 Tesla 2025-Jul-15, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01810-1 PMID:40665218	研究论文	本研究评估了结合深度学习重建的HASTE序列在3特斯拉MRI上实现膀胱超快速T2加权成像的可行性	首次将深度学习重建技术应用于HASTE序列，显著缩短采集时间的同时提高图像质量	DL-HASTE和HASTE序列对膀胱内尿液流动伪影较敏感	开发并验证一种超快速膀胱MRI成像技术	50名接受盆腔MRI检查的患者	医学影像	泌尿系统疾病	深度学习重建、半傅里叶单次激发快速自旋回波序列	深度学习	MRI图像	50名患者
816	2025-09-06	Longitudinal Tracking of Emphysema Holes at Noncontrast CT: Dynamic Patterns and Clinical Relationships 2025-Jul, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.243239 PMID:40662972	研究论文	利用深度学习软件纵向追踪肺气肿空洞的动态变化模式及其与肺功能下降和死亡率的关系	首次采用基于深度学习的软件对肺气肿空洞进行纵向追踪和动态分组，突破了传统CT仅测量肺气肿范围的限制	样本量较小（108名参与者），且为二次分析研究	探究肺气肿空洞的动态变化模式及其临床意义	慢性阻塞性肺疾病患者	数字病理学	肺气肿	CT扫描，深度学习软件分析	深度学习	医学影像（CT图像）	108名参与者（平均年龄63.4岁，104名男性）
817	2025-09-06	Improving RNA Secondary Structure Prediction Through Expanded Training Data 2025-May-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.03.652028 PMID:40654677	研究论文	通过扩展训练数据提升RNA二级结构预测性能的研究	构建了大规模多样化的RNA序列与二级结构配对数据集RNASSTR，并验证其能提升部分模型的泛化能力	MXfold2模型因计算成本过高未能有效利用该数据集实现性能提升	探究训练数据不足对RNA结构预测模型性能的限制，并验证扩展数据集的有效性	RNA二级结构	机器学习	NA	深度学习	SincFold, MXfold2	RNA序列与结构数据	大规模RNASSTR数据集（具体数量未说明）
818	2025-09-06	Association of Deep Learning-Derived Histologic Features of Placental Chorionic Villi with Maternal and Infant Characteristics in the New Hampshire Birth Cohort Study 2025-Apr-23, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.04.22.25325465 PMID:40313259	研究论文	本研究利用深度学习技术自动分析胎盘绒毛膜绒毛的组织学特征，并探讨其与母婴临床特征的关联	首次开发自动化方法检测超过900万个胎盘绒毛结构，并通过无监督聚类识别出与生物学分类一致的绒毛亚型	仅针对足月胎盘进行分析，未包含早产样本；母体年龄和婴儿性别与绒毛几何特征无显著统计学关联	通过AI方法量化胎盘绒毛特征并研究其与母婴特征的关联性	新罕布什尔出生队列研究中的1,531例足月胎盘全切片图像	数字病理学	妇产科疾病	深度学习分割、无监督聚类	深度学习分割模型	病理图像	1,531例足月胎盘全切片图像，检测超过900万个绒毛结构
819	2025-09-06	VASCilia (Vision Analysis StereoCilia): A Napari Plugin for Deep Learning-Based 3D Analysis of Cochlear Hair Cell Stereocilia Bundles 2025-Feb-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.17.599381 PMID:38948743	研究论文	开发了一个名为VASCilia的Napari插件，用于基于深度学习的耳蜗毛细胞立体纤毛束3D分析	首个开源工具套件，集成五种深度学习模型实现耳蜗立体纤毛束的自动化3D分析，并提供首个同类开源标注数据集	NA	开发专门工具解决耳蜗毛细胞立体纤毛束3D形态学分析的挑战	耳蜗毛细胞立体纤毛束	计算机视觉	听力障碍	深度学习，共聚焦显微镜，鬼笔环肽染色	CNN（基于上下文推断）	3D图像	约55个3D图像堆栈，包含502个内毛细胞束和1703个外毛细胞束的3D标注
820	2025-09-06	AI-driven early detection of severe influenza in Jiangsu, China: a deep learning model validated through the design of multi-center clinical trials and prospective real-world deployment 2025, Frontiers in public health IF:3.0Q2 DOI:10.3389/fpubh.2025.1610244 PMID:40900711	研究论文	开发并验证一种基于深度学习的模型，用于中国江苏地区重症流感的早期诊断	采用多中心临床试验设计和前瞻性真实世界部署验证深度学习模型，在老年人群、基础疾病患者和资源匮乏地区表现一致	研究局限于江苏地区87家医院的数据，可能影响模型的泛化能力	开发高精度、低误诊率的重症流感早期诊断模型	江苏地区2019-2025年电子健康记录数据，涵盖老年人群、基础疾病患者和资源匮乏地区患者	医疗人工智能	流感	深度学习	深度学习模型	电子健康记录	江苏87家医院2019-2025年数据