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
821	2025-07-03	A deep learning and digital archaeology approach for mosquito repellent discovery 2025-Jul-02, Chemical senses IF:2.8Q2 DOI:10.1093/chemse/bjaf021 PMID:40598906	研究论文	本文提出了一种结合深度学习和数字考古学的方法，用于发现新型驱蚊分子	使用图神经网络（GNN）映射分子结构与驱蚊效果的关系，并通过行为实验验证预测结果	NA	发现更有效、更安全的新型驱蚊分子	蚊子驱避分子	机器学习	虫媒传染病	GNN	图神经网络	分子结构数据	约19,000个驱蚊效果测量数据，317个候选分子
822	2025-07-03	AI in Learning Anatomy and Restoring Central Incisors: A Comparative Study 2025-Jul-02, Journal of dental research IF:5.7Q1 DOI:10.1177/00220345251344548 PMID:40598953	研究论文	本研究比较了不同AI方法在学习和重建中切牙解剖结构中的表现	首次比较了PCA和DeepSDF在牙齿解剖学学习和重建中的表现，并评估了其可解释性	DeepSDF模型的可解释性存在不足，且未考虑影响微笑设计的更广泛因素	比较不同AI方法在牙齿解剖学学习和重建中的表现	上颌中切牙的解剖结构	数字病理	牙科创伤	PCA, DeepSDF	DeepSDF	3D扫描数据(STL文件)	来自3所大学的成熟恒上颌中切牙STL文件
823	2025-07-03	EquiCPI: SE(3)-Equivariant Geometric Deep Learning for Structure-Aware Prediction of Compound-Protein Interactions 2025-Jul-02, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00773 PMID:40600339	研究论文	本文提出了一种名为EquiCPI的SE(3)-等变几何深度学习框架，用于结构感知的化合物-蛋白质相互作用预测	结合第一性原理结构建模与SE(3)-等变神经网络，通过原子点云的SE(3)-等变消息传递保留旋转、平移和反射对称性，同时通过球谐函数的张量积层次编码局部相互作用模式	未明确提及具体限制	提高化合物-蛋白质相互作用的预测准确性	化合物-蛋白质相互作用	计算药物发现	NA	几何深度学习、SE(3)-等变神经网络	SE(3)-equivariant neural networks	3D原子坐标	BindingDB（亲和力预测）和DUD-E（虚拟筛选）数据集
824	2025-07-03	Deep learning-enhanced development of innovative antioxidant liposomal drug delivery systems from natural herbs 2025-Jul-02, Materials horizons IF:12.2Q1 DOI:10.1039/d5mh00699f PMID:40600624	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的双阶段BERT框架，用于从天然草药中筛选抗氧化化合物，并结合脂质体递送系统增强其生物利用度和抗氧化效果	采用BERT框架显著提高了抗氧化化合物的筛选准确率（约20%），并将筛选出的化合物成功整合到脂质体递送系统中，验证了其在减轻氧化应激损伤方面的效果	研究仅针对肾脏急性缺血/再灌注模型验证了抗氧化效果，未涉及其他器官或慢性氧化应激模型	开发一种结合深度学习和脂质体递送技术的抗氧化药物研发平台	天然草药中的抗氧化化合物及其脂质体递送系统	机器学习	氧化应激相关疾病	BERT框架、分子对接模拟	BERT	化合物数据	587种实验确认的抗氧化剂和983种非活性化合物，以及2882种天然草药化合物
825	2025-07-03	Leveraging protein language models for cross-variant CRISPR/Cas9 sgRNA activity prediction 2025-Jul-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf385 PMID:40600900	研究论文	本研究提出了一种基于蛋白质语言模型的深度学习模型PLM-CRISPR，用于跨变体CRISPR/Cas9 sgRNA活性预测	利用蛋白质语言模型捕捉Cas9蛋白变体表示，结合跨变体训练策略和动态特征融合机制，提高了预测模型的泛化能力和性能	未明确提及具体局限性，但可能依赖于蛋白质语言模型的性能和可用数据	优化CRISPR/Cas9基因编辑系统中sgRNA活性的预测，提高基因组修饰的效率和准确性	CRISPR/Cas9系统中的sgRNA和Cas9蛋白变体	机器学习	NA	蛋白质语言模型	深度学习模型	序列数据	涵盖7种Cas9蛋白变体的数据集
826	2025-07-03	Discovery of novel cathepsin K inhibitors for osteoporosis treatment using a deep learning-based strategy 2025-Jul-02, Expert opinion on drug discovery IF:6.0Q1 DOI:10.1080/17460441.2025.2527686 PMID:40600916	研究论文	本研究利用深度学习和实验方法相结合的策略，发现新型组织蛋白酶K抑制剂用于骨质疏松治疗	开发了基于深度学习的预测模型来识别组织蛋白酶K抑制剂，并发现了槲皮素、γ-亚麻酸和异硫氰酸苄酯等有潜力的候选药物	目前尚未进行临床试验验证这些抑制剂的安全性和有效性	发现新型组织蛋白酶K抑制剂用于骨质疏松治疗	组织蛋白酶K(CTSK)及其抑制剂	机器学习	骨质疏松症	深度学习预测模型(Chemprop)、酶动力学研究、分子对接、分子动力学模拟、RANKL诱导的破骨细胞生成实验	深度学习模型	化学分子数据	前100个预测分子进行实验验证，最终确定6种化合物
827	2025-07-03	[AI-based applications in medical image computing] 2025-Jul-02, Bundesgesundheitsblatt, Gesundheitsforschung, Gesundheitsschutz DOI:10.1007/s00103-025-04093-7 PMID:40600998	review	本文综述了人工智能在医学图像计算中的应用及其对现代诊断和治疗的促进作用	探讨了深度学习在医学图像分析中的最新进展，包括分割、配准和图像合成等应用	未提及具体AI模型的性能比较或实际临床应用中的具体限制	研究人工智能在医学图像处理中的应用及其对临床工作流程和患者护理的改进	医学图像数据，包括CT、MRI和PET等不同成像模态的图像	digital pathology	NA	deep learning	deep neural networks	image	NA
828	2025-07-03	PROTEUS: A Physically Realistic Contrast-Enhanced Ultrasound Simulator-Part I: Numerical Methods 2025-Jul, IEEE transactions on ultrasonics, ferroelectrics, and frequency control DOI:10.1109/TUFFC.2024.3427850 PMID:39008399	研究论文	本文介绍了一种物理真实的对比增强超声模拟器PROTEUS，包括其数值方法和四个相互连接的模块	开发了PROTEUS模拟器，能够模拟超声波与组织和微泡的物理相互作用，为对比增强超声领域提供可定制的研究框架	未提及具体临床应用验证或实际数据对比结果	开发一个能够模拟超声波与组织和微泡物理相互作用的工具，以促进对比增强超声成像领域的研究	超声对比剂（UCAs）和血管结构	医学影像	NA	对比增强超声成像	NA	射频数据（RF data）	NA
829	2025-07-03	Deep Learning MRI Models for the Differential Diagnosis of Tumefactive Demyelination versus IDH Wild-Type Glioblastoma 2025-Jul-01, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8645 PMID:39788628	research paper	该研究利用深度学习模型基于MRI图像区分肿瘤性脱髓鞘与IDH野生型胶质母细胞瘤	首次应用3D DenseNet121架构结合T1C和T2 MRI图像进行鉴别诊断，提出分层阈值优化策略	模型在跨机构、人群和技术平台的泛化能力需进一步验证，未纳入其他肿瘤病因如CNS淋巴瘤和脑转移瘤	开发非侵入性MRI深度学习模型以准确鉴别脑部肿瘤与非肿瘤性病变	肿瘤性脱髓鞘患者(144例)和IDH野生型胶质母细胞瘤患者(455例)	digital pathology	brain tumor	MRI (T1C and T2 weighted)	3D DenseNet121	medical image	599例患者(144例肿瘤性脱髓鞘+455例IDHwt GBM)
830	2025-07-03	Application of Deep Learning Accelerated Image Reconstruction in T2-Weighted Turbo Spin-Echo Imaging of the Brain at 7T 2025-Jul-01, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8662 PMID:39832954	研究论文	本研究评估了基于深度学习的图像重建技术在7T脑部T2加权涡轮自旋回波成像中的应用	使用在7T数据上训练的深度神经网络进行图像重建，显著提高了图像质量	研究样本量较小，仅包含30名患者	解决7T MRI成像时间长和运动敏感性的问题	7T脑部MRI图像	医学影像	NA	深度学习加速图像重建	深度神经网络	MRI图像	30名临床7T脑部MRI患者
831	2025-07-03	Deep Learning Estimation of Small Airway Disease from Inspiratory Chest Computed Tomography: Clinical Validation, Repeatability, and Associations with Adverse Clinical Outcomes in Chronic Obstructive Pulmonary Disease 2025-Jul, American journal of respiratory and critical care medicine IF:19.3Q1 DOI:10.1164/rccm.202409-1847OC PMID:40072247	研究论文	本研究开发了一种基于生成式AI的模型，用于从吸气胸部CT扫描中估计小气道疾病（fSAD），并与双容量参数响应映射fSAD进行比较	利用生成式AI模型从单一吸气CT扫描中估计fSAD，无需额外的呼气CT扫描	研究结果在COPDGene队列中的验证样本量相对较小（n=458）	评估AI模型在估计小气道疾病（fSAD）方面的性能及其临床关联	慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者	数字病理学	慢性阻塞性肺疾病	生成式AI模型	生成模型	CT图像	2,513名SPIROMICS研究参与者和458名COPDGene研究参与者
832	2025-07-03	Artificial intelligence and its application in clinical microbiology 2025-Jul, Expert review of anti-infective therapy IF:4.2Q1 DOI:10.1080/14787210.2025.2484284 PMID:40131188	综述	本文综述了人工智能在临床微生物学中的应用、进展和整合挑战	全面回顾了AI在病原体检测、抗菌素耐药性预测和诊断成像中的应用，并探讨了未来发展方向	需要解决数据异质性、模型可解释性和伦理问题，并进行更稳健的验证	探讨人工智能如何提升临床微生物学诊断效率和准确性	病原体检测、抗菌素耐药性(AMR)评估和诊断成像	临床微生物学	传染病	机器学习(ML)、深度学习(DL)、卷积神经网络(CNNs)	CNN	诊断图像、RT-PCR数据、菌落计数数据	NA
833	2025-07-03	Enhanced boundary-directed lightweight approach for digital pathological image analysis in critical oncological diagnostics 2025-Jul, Journal of X-ray science and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1177/08953996251325092 PMID:40262109	研究论文	本研究提出了一种轻量化的边界增强数字病理图像识别策略（LB-DPRS），用于恶性骨肿瘤（如骨肉瘤）的紧急诊断	优化了Transformer模型的自注意力机制，创新性地实施了边界分割增强策略，并引入了行列注意力方法来稀疏化注意力矩阵，从而提高了识别精度和速度	研究主要针对恶性骨肿瘤（如骨肉瘤），可能不适用于其他类型的癌症诊断	为恶性骨肿瘤（如骨肉瘤）的紧急诊断提供高效的计算支持	恶性骨肿瘤（如骨肉瘤）的病理图像	数字病理学	骨肉瘤	Transformer模型，边界分割增强策略，行列注意力方法	Transformer	图像	NA
834	2025-07-03	AI-Assisted Glucocorticoid Treatment Response Prediction of Active Ulcerative Active Patients 2025-Jul, Journal of gastroenterology and hepatology IF:3.7Q2 DOI:10.1111/jgh.16961 PMID:40304464	研究论文	使用深度学习模型预测活动性溃疡性结肠炎患者对糖皮质激素治疗的反应	开发并验证了基于全切片图像和临床数据的深度学习模型UCG-SwinT，用于预测糖皮质激素诱导治疗的反应，其性能优于仅使用组织病理学图像或临床因素	样本量相对较小（212名患者），且仅来自中国的两个医疗中心，可能限制模型的泛化能力	预测活动性溃疡性结肠炎患者对糖皮质激素治疗的反应，以实现更精确的治疗管理	活动性溃疡性结肠炎患者	数字病理学	溃疡性结肠炎	深度学习	UCG-SwinT（基于Swin Transformer的模型）	图像（全切片图像）和临床数据	212名患者的485张肠道组织学全切片图像
835	2025-07-03	Prostate cancer prediction through a hybrid deep learning method applied to histopathological image 2025-Jul, Expert review of anticancer therapy IF:2.9Q2 DOI:10.1080/14737140.2025.2512040 PMID:40411485	研究论文	提出一种混合深度学习方法用于前列腺癌组织病理图像的Gleason分级预测	整合MobileNet、注意力机制和胶囊网络，在提高准确率的同时降低计算复杂度	仅在两个数据集上验证，未说明泛化能力	开发高效准确的前列腺癌组织病理图像自动分级系统	前列腺癌组织病理图像	数字病理	前列腺癌	深度学习	MobileNet+Attention Mechanism+Capsule Network	图像	PANDA和Gleason-2019两个数据集（未说明具体样本量）
836	2025-07-03	Methodological Challenges in Deep Learning-Based Detection of Intracranial Aneurysms: A Scoping Review 2025-Jul, Neurointervention IF:1.2Q4 DOI:10.5469/neuroint.2025.00283 PMID:40415390	综述	本文对36项应用深度学习技术检测颅内动脉瘤的研究进行了全面评估，重点关注研究设计、验证策略、报告实践和参考标准	首次全面评估了深度学习在颅内动脉瘤检测中的方法学挑战，并提出了未来研究的改进方向	仅纳入了36项研究，可能无法涵盖所有相关研究；且为范围综述，未进行定量分析	评估深度学习在颅内动脉瘤检测中的方法学挑战和临床应用潜力	应用深度学习检测颅内动脉瘤的36项研究	数字病理学	颅内动脉瘤	深度学习	NA	医学影像（CTA和MRA）	36项研究
837	2025-07-03	Integrating AI/ML and multi-omics approaches to investigate the role of TNFRSF10A/TRAILR1 and its potential targets in pancreatic cancer 2025-Jul, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.110432 PMID:40424767	研究论文	本研究通过整合AI/ML和多组学方法，探讨了TNFRSF10A/TRAILR1在胰腺癌中的潜在治疗靶点作用	创新性地结合了多组学分析和深度学习驱动的QSAR建模，预测并验证了TNFRSF10A作为胰腺癌的治疗靶点，并发现了潜在的药物重新利用候选物	研究主要基于计算和体外实验，需要进一步的体内实验验证	探索胰腺癌的治疗靶点和潜在药物	胰腺导管腺癌(PDAC)及其微环境	数字病理	胰腺癌	多组学分析(包括基因组学、单细胞空间转录组学、蛋白质组学、ceRNA网络分析)、QSAR建模、分子动力学模拟	SELFormer(基于transformer的深度学习模型)	多组学数据、分子结构数据	NA
838	2025-07-03	Estimating Total Lung Volume from Pixel-Level Thickness Maps of Chest Radiographs Using Deep Learning 2025-Jul, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240484 PMID:40434310	研究论文	使用U-Net深度学习模型生成的肺部厚度图，从真实和合成的胸部X光片中估计总肺容积	首次使用U-Net模型从像素级肺部厚度图中估计总肺容积，并在合成和真实X光片上验证了其有效性	研究样本量相对较小，且仅使用了正面胸部X光片	开发一种从胸部X光片中准确估计总肺容积的方法	胸部X光片和CT扫描	数字病理学	慢性阻塞性肺疾病	深度学习	U-Net	图像	5959例胸部CT扫描（来自两个公共数据集）和72名参与者（来自Klinikum Rechts der Isar数据集）
839	2025-07-03	Spatiotemporal calcium signaling patterns underlying opposing effects of histamine and TAS2R agonists in airway smooth muscle 2025-Jul-01, American journal of physiology. Lung cellular and molecular physiology DOI:10.1152/ajplung.00058.2025 PMID:40434402	研究论文	本研究通过单细胞显微镜和基于深度学习的图像分割技术，探究了组胺和苦味受体激动剂在气道平滑肌细胞中引起的钙信号时空动态差异，并整合这些发现到一个全面的离子通道动态模型中	揭示了苦味受体激动剂通过独特的钙信号时空模式促进气道平滑肌松弛的新机制，与传统的组胺作用相反	研究主要基于体外细胞实验，尚未在完整组织或活体模型中验证	探究不同激动剂在气道平滑肌细胞中引起的钙信号时空动态差异及其对离子通道的影响	气道平滑肌细胞	细胞信号传导	哮喘	单细胞显微镜、深度学习图像分割	ASM离子通道动态模型	图像数据	NA
840	2025-07-03	Optimization enabled ensemble based deep learning model for elderly falling risk prediction 2025-Jul, Computer methods in biomechanics and biomedical engineering IF:1.7Q3 DOI:10.1080/10255842.2025.2514802 PMID:40504132	research paper	开发一种基于优化深度学习的老年人跌倒风险预测模型	使用新型Double Exponential Lyrebird Optimization算法训练集成学习模型	未提及模型在真实世界环境中的验证情况	提高老年人跌倒风险预测的准确性	老年人跌倒风险	machine learning	geriatric disease	Double Exponential Lyrebird Optimization	XGBoost, 1D-CNN, Deep Belief Network	NA	NA