深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
8261	2026-03-01	A general temperature-guided language model to design proteins of enhanced stability and activity 2024-11-29, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adr2641 PMID:39602544	研究论文	本文介绍了一种名为PRIME的深度学习模型，用于设计具有更高稳定性和活性的蛋白质突变体，无需特定蛋白质的实验突变数据	PRIME利用温度感知语言建模，在283个蛋白质测定公共数据集上表现出优于现有模型的预测能力，并开发了高效方法获取多站点突变体	NA	蛋白质工程中设计具有高稳定性和活性的突变体	蛋白质突变体	机器学习	NA	温度感知语言建模	深度学习模型	蛋白质序列数据	283个蛋白质测定数据集	NA	语言模型	NA	NA
8262	2026-03-01	CREMP: Conformer-rotamer ensembles of macrocyclic peptides for machine learning 2024-08-09, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-024-03698-y PMID:39122750	研究论文	本文介绍了CREMP数据集，一个用于机器学习模型开发和评估的宏环肽构象集合资源	首次创建了一个包含大量宏环肽高质量结构集合的数据集，结合了构象采样和半经验DFT计算能量注释	未提及具体机器学习模型的性能评估或比较，数据集可能受限于采样方法和计算精度	开发一个资源以加速宏环肽的机器学习模型研究，支持理性设计和优化	宏环肽的构象集合	机器学习	NA	半经验扩展紧束缚DFT计算	NA	结构数据	36,198个独特宏环肽，包含近31.3百万个独特几何结构，以及3,258个具有被动渗透性数据的宏环肽	NA	NA	NA	NA
8263	2026-03-01	Deep learning approaches for plethysmography signal quality assessment in the presence of atrial fibrillation 2019-12-27, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ab5b84 PMID:31766037	研究论文	本研究比较了传统机器学习和深度学习方法在心房颤动（AF）存在下进行光电容积脉搏波（PPG）信号质量评估的性能，以寻找最稳健的评估方法	首次在AF存在下比较了基于时间序列（1D）和图像（2D）表示的PPG信号质量评估方法，并发现2D表示能提高评估准确性	研究主要基于床边监护仪数据，可能未完全覆盖便携或可穿戴设备中的运动伪影情况，且测试集样本量相对较小（仅13名中风患者）	开发并比较PPG信号质量评估方法，以提高在AF等心律失常事件检测中的信号利用率	PPG信号，特别关注AF存在下的信号质量	机器学习	心血管疾病	光电容积脉搏波（PPG）监测	深度学习, 传统机器学习	时间序列数据, 图像数据	训练集：78,278条30秒PPG记录（来自3,764名患者）；测试集：2,683条30秒PPG信号（来自13名中风患者）	NA	ResNet18, SVM	准确率, 特异性, 敏感性	NA
8264	2026-03-01	Hybrid scattering-LSTM networks for automated detection of sleep arousals 2019-07-23, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ab2664 PMID:31158822	研究论文	本文提出了一种用于多通道多导睡眠图信号中非呼吸暂停性觉醒区域自动检测的新型混合散射-LSTM网络	首次将混合散射变换与双向长短期记忆网络结合用于生物医学信号；能够捕获低于检测采样率的低频信息（0.1 Hz）；无需显式机制处理数据类别不平衡问题	NA	开发自动检测多导睡眠图信号中睡眠觉醒的方法，以监测或诊断睡眠障碍	多通道多导睡眠图信号中的非呼吸暂停性觉醒区域	机器学习	睡眠障碍	多导睡眠图	CNN, LSTM	信号数据	NA	NA	混合散射变换-双向长短期记忆网络	精确率-召回率曲线下面积	NA
8265	2026-03-01	Ventricular ectopic beat detection using a wavelet transform and a convolutional neural network 2019-06-04, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ab17f0 PMID:30970338	研究论文	本研究提出了一种结合小波变换和卷积神经网络的方法，用于自动检测心电图中的室性早搏	创新点在于将三种小波变换应用于单通道心电图信号，生成二维时频图像，并利用卷积神经网络进行优化分类，实现了跨数据库的优异迁移性和泛化能力	NA	开发一种自动识别室性早搏的方法，以解决心电图分析中因室性早搏导致的心率变异性分析不准确问题	心电图信号中的室性早搏	机器学习	心血管疾病	小波变换	CNN	图像	MIT-BIH心律失常数据库和AHA数据库	NA	CNN	F1分数, 准确率	NA
8266	2026-02-28	Clinical applications of artificial intelligence-driven nitric oxide: a bibliometric and scientific mapping analysis 2026-Sep-01, Medical gas research IF:3.0Q2 DOI:10.4103/mgr.MEDGASRES-D-25-00096 PMID:41496298	综述	本研究通过文献计量和科学图谱分析，系统阐述了人工智能驱动的一氧化氮研究的临床应用、知识框架及转化瓶颈	首次基于知识图谱对人工智能驱动的一氧化氮系统进行系统性分析，揭示了该交叉领域的知识架构、技术演变及转化障碍	研究基于Web of Science数据库，可能遗漏其他来源的文献；分析主要聚焦于心血管和呼吸系统疾病，在神经免疫学和传染病领域的应用研究尚不充分	系统分析人工智能驱动的一氧化氮交叉领域的知识框架、技术演变及临床转化瓶颈	人工智能驱动的一氧化氮系统相关研究文献	机器学习	心血管疾病	文献计量分析、科学图谱分析	NA	文本数据（科学文献）	384篇相关文章（2005-2024年）	CiteSpace, VOSviewer, Bibliometrix R package	NA	NA	NA
8267	2026-02-28	AI-integrated smartphone platform enables POC dual-channel glucose monitoring with an indicator-free nanozyme gel kit 2026-Jun-01, Biosensors & bioelectronics IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.bios.2026.118510 PMID:41698866	研究论文	开发了一种基于无指示剂纳米酶凝胶试剂盒和AI集成智能手机平台的双通道葡萄糖即时检测系统	采用微波辅助静态生物矿化策略合成葡萄糖氧化酶模板化的MnO纳米片，保留了酶的天然活性和固有荧光，并构建了集成了深度学习算法的智能手机应用（SmartGDS）的“微管实验室”凝胶平台，实现了唾液葡萄糖的快速双模式（荧光和比色）定量检测	未明确说明临床验证的样本量细节或潜在的干扰物质影响	开发一种用于非侵入性、低成本健康管理的即时葡萄糖监测平台	唾液葡萄糖	数字病理	NA	微波辅助静态生物矿化，荧光共振能量转移（FRET）	深度学习算法	图像（颜色和荧光变化）	临床唾液样本（具体数量未明确）	NA	NA	线性范围，检测限（LOD），准确性	智能手机平台
8268	2026-02-28	Artificial Intelligence in Drug Discovery: Integrative Advances From Data to Therapeutic Innovation 2026-Apr, Drug development research IF:3.5Q2 DOI:10.1002/ddr.70229 PMID:41630488	综述	本文综述了人工智能在药物发现中的整合进展，从数据到治疗创新	全面整合了机器学习、深度学习和强化学习等AI技术，以加速药物发现的关键流程，包括靶点识别、虚拟筛选、从头药物设计、毒性预测以及临床试验优化	存在数据质量保证、模型可解释性提升、监管接受度以及伦理问题等限制	加速药物发现过程，提高新药研发效率并推动个性化医疗	药物发现流程，包括靶点识别、虚拟筛选、药物设计、毒性预测、临床试验等	机器学习	NA	机器学习（ML）、深度学习（DL）、强化学习（RL）	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
8269	2026-02-28	Deep Learning-Based Motion-Compensated Reconstruction for Accelerating 4-Dimensional Magnetic Resonance Fingerprinting 2026-Mar-15, International journal of radiation oncology, biology, physics DOI:10.1016/j.ijrobp.2025.10.001 PMID:41138788	研究论文	本文提出并验证了一种名为DeepMocor的深度学习方法，用于运动补偿的四维磁共振指纹成像重建，以加速传统的4D-MRF重建过程	开发了DeepMocor这一深度学习框架，通过运动场初始化、精炼和最终重建三个阶段，实现了24倍于传统方法的加速，并有效处理了自由呼吸下的运动伪影	研究样本量较小（19名肝细胞癌患者），且为单中心前瞻性研究，需要更大规模、多中心的验证	开发并验证一种加速四维磁共振指纹成像重建的深度学习方法，以支持更高效的临床治疗规划	19名肝细胞癌患者（平均年龄62岁，14名男性）在自由呼吸状态下采集的腹部原始k空间数据	医学影像分析	肝细胞癌	四维磁共振指纹成像	深度学习模型	磁共振成像k空间数据	19名患者	NA	DeepMocor（包含运动场初始化、精炼和重建模块）	峰值信噪比, 结构相似性指数, 平均绝对百分比误差, 对比噪声比, 平均运动差异, 皮尔逊相关系数	NA
8270	2026-02-28	Current State-of-the-Art 3D MRI Sequences for Assessing Bone Morphology with Emphasis on Cranial and Spinal Imaging: A Narrative Review 2026-Mar, RoFo : Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin DOI:10.1055/a-2673-4339 PMID:40962128	综述	本文综述了用于评估骨形态（特别是颅骨和脊柱成像）的当前最先进3D MRI序列的技术进展与应用	系统比较了多种短回波时间MRI序列（如ZTE、UTE、VIBE）在骨成像中的应用，并探讨了其与深度学习结合以替代CT的潜力	这是一篇叙述性综述，未进行定量荟萃分析；研究主要聚焦于过去五年的颅骨和脊柱应用，可能未涵盖所有骨成像领域	回顾和总结用于骨形态评估的先进3D MRI序列的技术原理、应用进展及临床价值	颅骨和脊柱的骨结构成像	数字病理	NA	3D MRI序列（包括ZTE、UTE、VIBE、FRACTURE等）	NA	医学影像（MRI）	约250项近五年研究（针对应用综述）和约868项近十年研究（针对技术综述），最终筛选出69项研究	NA	NA	NA	NA
8271	2026-02-28	Topology-aware multiclass segmentation of the Circle of Willis from MRA and CTA images 2026-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2026.111516 PMID:41637822	研究论文	本文提出了一种用于磁共振血管成像和计算机断层扫描血管成像中Willis环多类别分割的深度学习框架，重点关注拓扑正确性和分割精度	提出了一种基于nnUNet的深度学习框架，并结合无需额外训练的后处理模块，专门针对Willis环多类别分割任务进行优化	未明确说明模型在更广泛临床数据上的泛化能力限制	实现Willis环血管的拓扑准确多类别分割，以评估其血管结构作为神经血管病理学生物标志物的重要性	Willis环血管网络（13个可能类别）	数字病理学	心血管疾病	磁共振血管成像, 计算机断层扫描血管成像	CNN	图像	使用TopCoW 2024公开数据集（MRA和CTA）进行训练和验证，并在隐藏测试集及CROWN 2023挑战数据集子集上进行评估	PyTorch	nnUNet	Dice系数, 中心线Dice	NA
8272	2026-02-28	A Deep Learning Algorithm for Liver Metastasis Detection at Contrast-enhanced Abdominal CT in Patients with Colorectal Cancer: A Comparative Study with Radiologists 2026-Mar, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.250242 PMID:41649392	研究论文	本研究评估了一种深度学习算法在结直肠癌患者腹部增强CT中检测肝转移的性能，并与放射科医生进行了比较	开发了一种深度学习算法，用于在结直肠癌患者的腹部增强CT中检测肝转移，并与不同经验的放射科医生进行了全面的性能比较，特别是在不同病灶大小和位置（如包膜下）的检测表现	这是一项回顾性、双中心研究，可能存在选择偏倚；算法在小于10毫米的小病灶上检测率较低（55%）；假阳性主要源于胆管扩张和膈肌压迹等结构	评估深度学习算法在结直肠癌患者腹部增强CT图像中检测肝转移的准确性，并与放射科医生的诊断性能进行比较	结直肠癌患者的腹部增强CT图像	计算机视觉	结直肠癌	对比增强腹部CT成像	深度学习算法	医学图像	181名结直肠癌患者（95名有肝转移，86名无肝转移），共280个肝转移结节	NA	NA	检测率, 假检测率, 95%置信区间, 组内相关系数	NA
8273	2026-02-28	Limitation of existing GFR estimating equations and application of artificial intelligence in improving GFR estimation and chronic kidney disease progression in people with diabetes 2026-Mar, Diabetes research and clinical practice IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.diabres.2026.113152 PMID:41679651	综述	本文综述了现有肾小球滤过率估算方程的局限性，并探讨了人工智能在改善糖尿病患者GFR估算和慢性肾病进展预测中的应用	系统性地评估了人工智能方法（特别是机器学习）在糖尿病患者这一特定人群中改进GFR估算和CKD进展预测的潜力，并指出了现有研究的局限性	现有研究样本量较小，且多数来自特定国家或人群，研究结果不一致，需要在更大规模和更多样化的人群中进行验证	评估和改进糖尿病患者肾小球滤过率的估算方法，并预测慢性肾病的进展	糖尿病患者	机器学习	慢性肾病	NA	人工神经网络, 随机森林, 支持向量机, 集成学习模型	NA	较小样本量（具体未说明）	NA	NA	偏倚, 精确度, 准确度	NA
8274	2026-02-28	Deep learning and machine learning for differentiation between contrast extravasation and hemorrhagic transformation in post-thrombectomy stroke CT 2026-Mar, Journal of neuroradiology = Journal de neuroradiologie DOI:10.1016/j.neurad.2026.101530 PMID:41687434	研究论文	本研究开发并验证了基于机器学习和深度学习的模型，用于在机械取栓后6小时内的非增强CT上区分出血性转化与造影剂外渗	首次将U-Net深度学习模型与基于影像组学的传统机器学习模型（如支持向量机、随机森林和逻辑回归）结合，用于急性缺血性卒中后机械取栓术的早期并发症鉴别	研究为回顾性设计，样本量相对较小（111例患者），且仅针对前循环卒中患者，未来需要更大规模的前瞻性研究和混合方法验证	开发并验证机器学习模型，以在机械取栓后早期准确区分非增强CT上的出血性转化与造影剂外渗	接受机械取栓术的急性前循环缺血性卒中患者，特别是术后出现高密度影的患者	计算机视觉	心血管疾病	非增强CT成像	SVM, RF, LR, CNN	医学影像（CT图像）	351例患者（其中111例有术后高密度影，分为训练集72例和测试集39例）	NA	U-Net	准确率, 灵敏度, 特异度, F1分数, AUC	NA
8275	2026-02-28	Predicting human gait kinematics and kinetics from a single inertial measurement unit using deep learning and synthetic datasets: A blinded assessment study 2026-Mar, Journal of biomechanics IF:2.4Q3 DOI:10.1016/j.jbiomech.2026.113149 PMID:41687508	研究论文	本研究提出了一种使用单个惯性测量单元和深度学习网络预测人体步态运动学和动力学的方法，并通过盲法评估验证其性能	采用条件生成对抗网络增强合成数据集的变异性，并首次在真实IMU数据上进行盲法评估和微调验证	模型在真实IMU数据上的性能较虚拟数据有所下降，且样本量相对有限（共59名健康成年人）	开发从单个骶骨佩戴的惯性测量单元预测下肢关节角度和力矩的神经网络模型	健康成年人的步态运动学和动力学数据	机器学习	NA	惯性测量单元测量，运动捕捉系统	神经网络，条件生成对抗网络	惯性测量单元数据，运动捕捉标记数据	49名健康成年人（训练集），7名健康成年人（盲法测试集），3名健康成年人（微调后测试集）	NA	神经网络，条件生成对抗网络	均方根误差	NA
8276	2026-02-28	Molecular modelling assisted identification of novel Benzoxazole derivatives as hit molecules targeting Mycobacterial Membrane Protein Large 3 (MmpL3) 2026-Mar, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2026.111521 PMID:41628494	研究论文	本文通过分子建模辅助设计新型苯并恶唑衍生物作为靶向分枝杆菌膜蛋白大3（MmpL3）的候选分子，以抑制细胞壁合成并对抗结核病	设计了新型苯并恶唑甲酰胺衍生物，并综合运用分子对接、深度学习对接、分子动力学模拟及MM-GBSA、FEP分析等多种计算与实验方法进行验证，其中BXZ-IX和BXZ-XIV显示出与标准抑制剂SQ109相当的抗分枝杆菌活性	研究主要基于实验室测试和计算模拟，尚未进行体内实验或临床验证，且活性化合物的MIC值（15.62-62.5 μg/mL）虽有效但仍有优化空间	开发靶向MmpL3蛋白的新型抗结核化合物，以抑制分枝杆菌细胞壁合成	14种合成的苯并恶唑甲酰胺衍生物（BXZ-I至BXZ-XIV）及其对分枝杆菌（如耻垢分枝杆菌）的抑制活性	计算药物设计	结核病	分子对接、ADME预测、毒性预测、深度学习对接、分子动力学模拟、MM-GBSA、FEP分析	深度学习模型（用于对接）、分子动力学模拟模型	化合物结构数据、计算模拟数据、实验MIC数据	14种合成衍生物	NA	NA	最小抑制浓度（MIC）	NA
8277	2026-02-28	Deep Learning-based Detection of Colorectal Liver Metastases: Performance, Robustness, and Clinical Implications 2026-Mar, Radiology. Imaging cancer DOI:10.1148/rycan.260046 PMID:41758034	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
8278	2026-02-28	Fabrication of NbC/GaN Nanofilm Sensor via Photolithography and its Investigation as a Sensor for Trimethylamine Mixed Gas Detection Using Dual-Feature Extraction and Deep Learning 2026-Feb-27, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c02507 PMID:41543399	研究论文	本研究通过光刻技术制备了NbC/GaN纳米薄膜传感器，结合双特征提取和深度学习算法，用于三甲胺混合气体的检测	创新性地采用光刻和蚀刻技术优化了NbC纳米薄膜的均匀性和厚度，并结合KPCA与多项式特征工程进行双特征提取，提升了气体传感器的性能	NA	开发一种高性能的气体传感器，用于精确识别混合气体中的目标成分	三甲胺（TMA）混合气体	传感器技术	NA	光刻技术、蚀刻技术	深度学习算法	传感器阵列数据	NA	NA	NA	准确率	NA
8279	2026-02-28	Multiscale Analysis of Deep Learning and Machine Learning: New Insights into the Adsorption Mechanism of VOCs Gas-Sensitive Materials 2026-Feb-27, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c03820 PMID:41626786	研究论文	本研究通过整合第一性原理计算与机器学习，系统预测了纳米复合材料上挥发性有机化合物（VOCs）的吸附能，旨在为肺癌相关VOC生物标志物的快速筛选和高性能气体传感器的设计提供理论工具	首次基于第一性原理数据，对深度学习和传统机器学习方法在纳米复合材料VOC吸附预测中的性能进行了比较评估，并构建了一个通用的预测模型	研究基于336个吸附案例的数据集，样本量相对有限，且模型性能可能受限于所选择的特定算法和特征	高效筛选和准确预测VOCs在气体敏感材料上的吸附性能，以设计用于早期无创诊断的下一代气体传感器	与肺癌相关的挥发性有机化合物（VOCs）及其在纳米复合材料上的吸附行为	机器学习	肺癌	第一性原理计算	SVR, GBR, GPR, XGBoost, MLP, KRR, Transformer	数值数据（吸附能等）	336个吸附案例	NA	Transformer	R²	NA
8280	2026-02-28	Interpretable Multimodal Graph Learning Platform for Rational Design of AIEgens: From Molecular Structure and Microenvironments to Photophysical Properties 2026-Feb-27, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c04324 PMID:41643048	研究论文	本研究构建了一个数据驱动且可解释的多模态深度学习平台GATM，用于从分子结构、微环境到光物理性质的关系解析，以指导AIEgens的理性设计	整合了多源数据（分子结构、光物理参数、溶剂环境），并利用图注意力网络（GAT）实现溶剂-溶质相互作用机制的可视化与关键结构特征影响的深度解析，为AIEgens的理性设计提供了新范式	未明确提及模型在更广泛或更复杂分子体系中的泛化能力，以及数据来源的潜在偏差	系统阐明聚集诱导发光分子（AIEgens）的结构-性质关系，并构建一个智能预测平台以指导其理性设计	聚集诱导发光分子（AIEgens）	机器学习	NA	NA	图神经网络，机器学习算法	分子结构数据，光物理参数数据，溶剂环境数据	NA	NA	图注意力网络	预测准确度（均值 > 0.90），检测限（0.4 nM），判别准确度（100%）	NA