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
8461	2025-03-23	Analysis and review of techniques and tools based on machine learning and deep learning for prediction of lysine malonylation sites in protein sequences 2024-01-19, Database : the journal of biological databases and curation DOI:10.1093/database/baad094 PMID:38245002	综述	本文对基于机器学习和深度学习的蛋白质序列中赖氨酸丙二酰化位点预测技术及工具进行了全面分析和回顾	提出了一种由经典机器学习模型和深度学习模型组成的混合架构，用于集成预测结果，并展示了其优越性能	现有方法存在特征提取不当、高维特征和低效分类器等特定缺点	提高蛋白质序列中赖氨酸丙二酰化位点的预测准确性和效率	蛋白质序列中的赖氨酸丙二酰化位点	机器学习	NA	机器学习（ML）和深度学习	经典ML模型和深度学习模型	蛋白质序列数据	基于最新数据库提取的新数据集
8462	2025-03-23	Current status of artificial intelligence methods for skin cancer survival analysis: a scoping review 2024, Frontiers in medicine IF:3.1Q1 DOI:10.3389/fmed.2024.1243659 PMID:38711781	综述	本文综述了人工智能在皮肤癌生存分析中的应用现状，重点分析了监督学习、无监督学习、深度学习和自然语言处理等方法	本文首次系统性地总结了人工智能在皮肤癌生存分析中的应用，并指出了深度学习在黑色素瘤组织病理学解释中的集中应用，同时提出了结合遗传、组织病理学和临床数据进行更广泛预后分析的机会	本文仅纳入了14篇符合纳入标准的文献，且大多数文献集中在黑色素瘤上，对其他类型皮肤癌的研究较少	探讨人工智能在皮肤癌生存分析中的应用，以改善生存分析、靶向治疗和预后	皮肤癌患者	数字病理学	皮肤癌	深度学习，自然语言处理	监督学习，无监督学习，深度学习	遗传数据，临床历史，人口统计数据，病理数据	14篇文献
8463	2025-03-23	SHINE: protein language model-based pathogenicity prediction for short inframe insertion and deletion variants 2023-01-19, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbac584 PMID:36575831	研究论文	本文介绍了一种基于蛋白质语言模型的短框内插入和缺失变异（indel）致病性预测工具SHINE	SHINE利用预训练的蛋白质语言模型从蛋白质序列和多序列比对中构建indel及其蛋白质背景的潜在表示，并通过监督机器学习模型进行致病性预测，相比现有方法在预测性能上有显著提升	由于已知致病性变异数量有限，训练数据可能存在不足	提高短框内插入和缺失变异的致病性预测准确性	短框内插入和缺失变异	自然语言处理	NA	蛋白质语言模型	监督机器学习模型	蛋白质序列	来自ClinVar和gnomAD的训练数据，以及两个不同来源的测试数据集
8464	2025-03-23	With or without human interference for precise age estimation based on machine learning? 2022-May, International journal of legal medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00414-022-02796-z PMID:35157129	研究论文	本文探讨了在基于机器学习的精确年龄估计中，有无人工干预对特征提取的影响	首次在同一图像分析任务中比较了人工干预和自主提取两种特征提取方法的效果	ADSE模型在牙龄估计中的准确性不理想，MAE仅比手动方法低0.04年	比较人工干预和自主提取特征在牙龄估计中的性能差异	牙龄估计	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNN）	ADSE模型和ADAE模型	图像	NA
8465	2025-03-23	MVP predicts the pathogenicity of missense variants by deep learning 2021-01-21, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-020-20847-0 PMID:33479230	研究论文	本文介绍了一种名为MVP的新预测方法，利用深度残差网络和大规模训练数据集来预测错义变异的致病性	MVP方法通过深度残差网络利用大规模训练数据集和多个相关预测因子，显著提高了错义变异致病性预测的性能，特别是在对功能丧失变异耐受的基因中	文章未明确提及具体局限性	开发一种更准确的错义变异致病性预测方法，以支持遗传研究和临床诊断	错义变异	机器学习	先天性心脏病	深度残差网络	深度残差网络	基因变异数据	NA
8466	2025-03-23	Template-based prediction of protein structure with deep learning 2020-Dec-29, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-020-07249-8 PMID:33372607	研究论文	本文提出了一种名为ThreaderAI的新模板建模方法，通过深度学习提高蛋白质三级结构预测的准确性	ThreaderAI将查询序列与模板对齐的任务公式化为计算机视觉中的经典像素分类问题，并自然应用深度残差神经网络进行预测，显著提高了对远源同源蛋白质的结构预测准确性	NA	提高蛋白质三级结构预测的准确性，特别是对于只有远源同源物的蛋白质	蛋白质三级结构	计算机视觉	NA	深度学习	深度残差神经网络	序列数据	SCOPe数据和CASP13的TBM-hard数据
8467	2025-03-22	Low-speed impact localization of wind turbine blades with a single sensor utilizing multiscale feature fusion convolutional neural networks 2025-Jun, Ultrasonics IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.ultras.2025.107598 PMID:39955861	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的单传感器冲击定位方法，用于风力涡轮机叶片的低速冲击定位	设计了一种多尺度特征融合卷积神经网络，并结合卷积块注意力模块，从单传感器信号中自适应提取特征，实现精确的区域级源定位	NA	开发一种用于评估和定位复合材料结构（如风力涡轮机叶片）冲击的方法	风力涡轮机叶片的低速冲击响应	机器学习	NA	完全集成经验模态分解与自适应噪声	多尺度特征融合卷积神经网络	声发射信号	钢球跌落实验模拟的风力涡轮机叶片翼梁低速冲击响应
8468	2025-03-22	Automated Bone Cancer Detection Using Deep Learning on X-Ray Images 2025-Apr, Surgical innovation IF:1.2Q3 DOI:10.1177/15533506241299886 PMID:39679470	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的自动化骨癌检测方法，使用X射线图像进行骨癌分类	提出了一种结合Golden Search优化算法和深度学习的计算机辅助诊断方法（GSODL-CADBCC），用于骨癌分类	未提及具体的数据集规模或多样性限制，也未讨论模型在其他类型医学图像上的泛化能力	开发一种自动化系统，用于从X射线图像中准确区分健康骨骼和癌变骨骼	X射线图像中的骨骼	计算机视觉	骨癌	深度学习，Golden Search优化算法，双边滤波	SqueezeNet，LSTM	X射线图像	未明确提及具体样本数量
8469	2025-03-22	A Systematic Review of Advances in AI-Assisted Analysis of Fundus Fluorescein Angiography (FFA) Images: From Detection to Report Generation 2025-Apr, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-025-01109-y PMID:39982648	综述	本文系统回顾了人工智能在眼底荧光血管造影（FFA）图像分析中的应用进展，从病变检测到报告生成	总结了AI在FFA图像分析中的关键突破，并探讨了其对眼科临床实践的潜在影响	需要进一步研究以提高模型透明度，并确保在不同人群中的稳健性能，数据隐私和技术基础设施仍是广泛临床应用的挑战	探讨人工智能在FFA图像分析中的应用及其对眼科临床实践的影响	眼底荧光血管造影（FFA）图像	计算机视觉	眼底疾病	深度学习，机器学习	NA	图像	23篇文章
8470	2025-03-22	PCANN Program for Structure-Based Prediction of Protein-Protein Binding Affinity: Comparison With Other Neural-Network Predictors 2025-Mar-21, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.26821 PMID:40116085	研究论文	本文介绍了一种新的基于结构的蛋白质-蛋白质复合物亲和力预测器PCANN，它结合了ESM-2语言模型和图注意力网络（GAT）来预测蛋白质结合界面的信息	PCANN预测器结合了ESM-2语言模型和图注意力网络（GAT），在预测蛋白质-蛋白质复合物亲和力方面表现优于现有的最佳公开预测器BindPPI	开发基于深度学习模型的预测器面临两个问题：实验数据量有限且数据准确性不高，缺乏内部一致性	开发一种新的基于结构的蛋白质-蛋白质复合物亲和力预测器	蛋白质-蛋白质复合物	自然语言处理	NA	ESM-2语言模型，图注意力网络（GAT）	神经网络	蛋白质结构数据	两个文献提取的数据集
8471	2025-03-22	Deep learning analysis of magnetic resonance imaging accurately detects early-stage perihilar cholangiocarcinoma in patients with primary sclerosing cholangitis 2025-Mar-20, Hepatology (Baltimore, Md.) DOI:10.1097/HEP.0000000000001314 PMID:40112296	研究论文	本研究开发了一种深度学习模型，通过分析磁共振成像（MRI）来检测原发性硬化性胆管炎（PSC）患者的早期肝门部胆管癌（pCCA），并与放射科专家的诊断性能进行比较	使用3D DenseNet-121模型分析MRI图像，显著提高了早期pCCA的检测灵敏度，尤其是在无肿块的情况下	研究为回顾性队列研究，可能存在选择偏差，且样本量相对较小	开发一种深度学习模型，用于早期检测PSC患者的pCCA	原发性硬化性胆管炎（PSC）患者	数字病理	胆管癌	MRI	3D DenseNet-121	图像	398名患者（训练队列150名，测试队列248名）
8472	2025-03-22	Deep Learning Neural Network Based on PSO for Leukemia Cell Disease Diagnosis from Microscope Images 2025-Mar-20, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01474-x PMID:40113730	研究论文	本文提出了一种基于粒子群优化（PSO）的深度学习神经网络方法，用于从显微镜图像中诊断白血病细胞疾病	结合深度学习和PSO方法进行特征提取和优化，使用多种机器学习算法进行分析，提高了白血病细胞诊断的准确性	未提及样本的具体数量和多样性，可能影响模型的泛化能力	提高白血病细胞疾病的诊断准确性	显微镜图像中的白血病细胞	计算机视觉	白血病	深度学习，粒子群优化（PSO）	GoogLeNet, ResNet-50, 决策树（DT）, 支持向量机（SVM）, K近邻（K-NN）	图像	NA
8473	2025-03-22	Generative T2-weighted images as a substitute for true T2-weighted images on brain MRI in patients with acute stroke 2025-Mar-19, Diagnostic and interventional imaging IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.diii.2025.03.004 PMID:40113490	研究论文	本研究验证了一种从扩散加权（DW）图像生成T2加权图像的深度学习算法，并比较了其与真实T2加权图像在急性卒中患者中检测出血的性能	使用生成对抗网络（GAN）从DW图像生成T2*加权图像，并验证其在急性卒中患者中检测出血的性能	单中心回顾性研究，样本量有限，未涉及其他类型的卒中或不同时间点的影像数据	验证深度学习算法生成的T2*加权图像在急性卒中患者中检测出血的性能	急性卒中患者的MRI图像	医学影像分析	卒中	生成对抗网络（GAN）	GAN	MRI图像	939名患者（487名女性，452名男性），共1491组MRI图像
8474	2025-03-22	Safe-by-Design Strategies for Intranasal Drug Delivery Systems: Machine and Deep Learning Solutions to Differentiate Epithelial Tissues via Attenuated Total Reflection Fourier Transform Infrared Spectroscopy 2025-Mar-14, ACS pharmacology & translational science IF:4.9Q1 DOI:10.1021/acsptsci.4c00643 PMID:40109738	研究论文	本研究结合衰减全反射傅里叶变换红外光谱（ATR-FTIR）与机器学习和深度学习技术，有效区分鼻至脑上皮组织，开发了鼻内药物递送系统的安全设计模型	首次将ATR-FTIR光谱与机器学习和深度学习技术结合，用于区分鼻至脑上皮组织，并开发了安全设计模型	研究基于离体猪组织实验，可能无法完全反映人体组织的复杂性	开发鼻内药物递送系统的安全设计模型，提高组织识别的精确性	嗅觉上皮（OE）、呼吸上皮（RE）和气管组织	机器学习	NA	ATR-FTIR光谱	前馈神经网络（FNN）、支持向量机（SVM）、去噪自编码器	光谱数据	离体猪组织样本
8475	2025-03-22	A Hybrid Energy-Based and AI-Based Screening Approach for the Discovery of Novel Inhibitors of AXL 2025-Mar-13, ACS medicinal chemistry letters IF:3.5Q2 DOI:10.1021/acsmedchemlett.4c00511 PMID:40110119	研究论文	本研究介绍了一种结合AI增强的图神经网络PLANET和几何深度学习算法DeepDock的高通量虚拟筛选方法，用于发现新型AXL抑制剂	结合AI增强的图神经网络和几何深度学习算法进行高通量虚拟筛选，发现新型AXL抑制剂	未提及具体局限性	开发新型AXL抑制剂以推进癌症治疗	AXL受体酪氨酸激酶及其抑制剂	机器学习	癌症	高通量虚拟筛选（HTVS）	图神经网络（PLANET）、几何深度学习算法（DeepDock）	化学数据库	未提及具体样本数量
8476	2025-03-22	An improved Artificial Protozoa Optimizer for CNN architecture optimization 2025-Mar-13, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107368 PMID:40112636	研究论文	本文提出了一种名为MAPOCNN的新型神经架构搜索方法，利用改进的人工原生动物优化器（APO）来优化卷积神经网络（CNN）的架构	引入了改进的人工原生动物优化器（MAPO），结合原生动物的趋光行为，以缓解早熟收敛的风险，从而探索更广泛的CNN架构并找到更优的解决方案	NA	优化卷积神经网络（CNN）的架构	卷积神经网络（CNN）	机器学习	NA	神经架构搜索（NAS）	CNN	图像	基准数据集（包括Rectangle和Mnist-random）
8477	2025-03-22	Multi-scale structural similarity embedding search across entire proteomes 2025-Mar-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.02.28.640875 PMID:40093062	研究论文	本文提出了一种可扩展的结构相似性搜索策略，用于处理大量实验确定的结构和通过AI/DL方法预测的计算结构模型	利用蛋白质语言模型和深度神经网络架构将3D结构转换为固定长度的向量，实现高效的大规模比较	模型虽然能够预测单域结构之间的TM分数，但在处理多域结构时可能存在局限性	开发一种可扩展且高效的结构相似性搜索方法，以应对3D生物分子结构信息的快速增长	实验确定的结构和通过AI/DL方法预测的计算结构模型	生物信息学	NA	AI/DL方法	深度神经网络	3D结构数据	NA
8478	2025-03-22	Deep Huber quantile regression networks 2025-Mar-05, Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society IF:6.0Q1 DOI:10.1016/j.neunet.2025.107364 PMID:40112635	研究论文	本文介绍了深度Huber分位数回归网络（DHQRN），该网络能够预测Huber分位数，并作为分位数回归神经网络（QRNN）和期望分位数回归神经网络（ERNN）的扩展	提出了深度Huber分位数回归网络（DHQRN），能够预测更一般的Huber分位数，并嵌套了QRNN和ERNN作为极限情况	未明确提及具体局限性	研究目的是通过深度学习算法预测概率分布的更多功能（如分位数和期望分位数），以量化预测的不确定性	房屋价格预测，具体案例为澳大利亚墨尔本和美国波士顿的房价	机器学习	NA	深度学习	深度Huber分位数回归网络（DHQRN）	房价数据	未明确提及具体样本数量
8479	2025-03-22	Detection of Quality Deterioration of Packaged Raw Beef Based on Hyperspectral Technology 2025-Mar, Food science & nutrition IF:3.5Q2 DOI:10.1002/fsn3.70022 PMID:40109275	研究论文	本研究探讨了结合高光谱成像技术、化学计量学和深度学习来检测聚乙烯包装生牛肉质量恶化的可行性，特别是针对关键脂质氧化指标丙二醛（MDA）含量的检测	结合高光谱成像技术、化学计量学和深度学习，探索了在包装膜干扰下检测牛肉质量恶化的新方法，并应用高斯滤波减少包装膜对光谱数据的干扰	模型在包装牛肉样本上的性能通常不如未包装牛肉样本	确保食品质量和安全，实时监测包装生牛肉在储存和运输过程中的关键质量指标	聚乙烯包装的生牛肉	计算机视觉	NA	高光谱成像技术（HSI）	最小二乘回归（PLSR）和秃鹫优化算法优化的回声神经网络（BES-ESN）	光谱和空间数据	短期储存的牛肉样本
8480	2025-03-21	Semi-supervised assisted multi-task learning for oral optical coherence tomography image segmentation and denoising 2025-Mar-01, Biomedical optics express IF:2.9Q2 DOI:10.1364/BOE.545377 PMID:40109516	研究论文	本文介绍了一种名为高效分割去噪模型（ESDM）的多任务深度学习框架，旨在通过减少扫描时间和提高口腔上皮层分割质量来增强光学相干断层扫描（OCT）成像	ESDM结合了卷积层的局部特征提取能力和Transformer的长期信息处理优势，实现了比现有模型更好的去噪和分割性能	NA	提高OCT成像质量，减少扫描时间，并改善口腔上皮层的分割精度	口腔黏膜组织的OCT图像	计算机视觉	NA	光学相干断层扫描（OCT）	多任务深度学习框架（ESDM）	图像	NA