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
861	2025-06-11	Multi-class classification of central and non-central geographic atrophy using Optical Coherence Tomography 2025-May-28, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.05.27.25328446 PMID:40492092	研究论文	开发并验证基于深度学习的模型，利用光学相干断层扫描（OCT）对地理萎缩（GA）亚型进行分类	使用三种深度学习架构（ResNet50、MobileNetV2和Vision Transformer）进行GA亚型分类，并比较两种实验方法（全B扫描和选择性B扫描）的效果	样本量相对较小（104名患者），且为回顾性研究	开发能够准确分类地理萎缩亚型的深度学习模型	地理萎缩（GA）患者的光学相干断层扫描（OCT）数据	数字病理学	年龄相关性黄斑变性（AMD）	光学相干断层扫描（OCT）	ResNet50, MobileNetV2, Vision Transformer (ViT-B/16)	图像	455个OCT体积（来自104名患者），包括258个中央GA、74个非中央GA和123个无GA样本
862	2025-06-11	Leveraging Social Media Data to Understand the Impact of COVID-19 on Residents' Dietary Behaviors: Observational Study 2025-May-23, Journal of medical Internet research IF:5.8Q1 DOI:10.2196/51638 PMID:40409748	研究论文	利用社交媒体数据研究COVID-19对居民饮食行为的影响	结合Twitter图片和文本数据，使用深度学习技术分析疫情对饮食行为的影响，并探讨情绪变化与饮食模式的关系	研究仅基于Twitter数据，可能无法代表所有人群的饮食行为	探讨COVID-19对饮食行为的影响及其长期健康后果	Twitter用户发布的饮食相关图片和文本	自然语言处理	COVID-19	迁移学习、情感分析	ResNet-101	图像、文本	约200,000条推文（2019-2021年）
863	2025-06-11	Multiple deep learning models based on MRI images in discriminating glioblastoma from solitary brain metastases: a multicentre study 2025-May-19, BMC medical imaging IF:2.9Q2 DOI:10.1186/s12880-025-01703-3 PMID:40389875	研究论文	本研究开发了一种基于多中心和多序列MRI图像的深度学习模型，用于术前准确鉴别胶质母细胞瘤和孤立性脑转移瘤	结合多中心和多序列MRI图像，比较不同深度学习模型的性能，发现3D ResNet-18模型在识别两种肿瘤方面效果最佳	样本量相对较小，且仅来自两个医疗中心，可能影响模型的泛化能力	开发一种准确的术前鉴别胶质母细胞瘤和孤立性脑转移瘤的深度学习模型	236例经病理证实的胶质母细胞瘤和孤立性脑转移瘤患者	数字病理学	胶质母细胞瘤和脑转移瘤	MRI	3D ResNet-18, 3D Vision Transformer (3D Vit), 3D DenseNet, 3D VGG	图像	236例患者（训练集197例，测试集39例），外加48例外部测试集
864	2025-06-11	Technology advances in the placement of naso-enteral tubes and in the management of enteral feeding in critically ill patients: A narrative study 2025-May-16, Clinical nutrition ESPEN IF:2.9Q3 DOI:10.1016/j.clnesp.2025.05.022 PMID:40383254	研究论文	本文综述了重症患者鼻肠管放置和肠内喂养管理的技术进步	介绍了多种新技术，如POCUS、电磁传感器、实时视频辅助放置、阻抗传感器和虚拟现实，用于鼻胃管的适当放置和胃排空评估	NA	探讨重症患者鼻肠管放置和肠内喂养管理的技术进步	重症患者	医疗技术	重症疾病	POCUS、电磁传感器、实时视频辅助放置、阻抗传感器、虚拟现实、深度学习算法、电阻抗	深度学习算法	医学影像、传感器数据	NA
865	2025-06-11	Meet the author: Hae Kyung Im 2025-May-14, Cell genomics IF:11.1Q1 DOI:10.1016/j.xgen.2025.100880 PMID:40373740	研究论文	介绍Hae Kyung Im的研究团队及其在基因组数据分析和健康研究中的应用	开发了scPrediXcan方法，结合深度学习和单细胞数据，改进转录组范围关联研究分析	NA	开发定量计算和统计方法，用于基因组数据分析和健康研究	基因组数据	机器学习	复杂疾病	单细胞数据	深度学习	基因组数据	NA
866	2025-06-11	Single-cell and spatial transcriptomics reveals an anti-tumor neutrophil subgroup in microwave thermochemotherapy-treated lip cancer 2025-05-13, International journal of oral science IF:10.8Q1 DOI:10.1038/s41368-025-00366-8 PMID:40360503	research paper	该研究利用单细胞转录组学和空间转录组学揭示了微波热化疗（MTC）治疗唇鳞状细胞癌（LSCC）中抗肿瘤中性粒细胞亚群（N1-TANs）的关键作用及其分子机制	发现了MTC治疗后大量浸润的抗肿瘤活性中性粒细胞（N1-TANs），阐明了其通过IL1B-IL1R通路激活T&NK细胞和成纤维细胞的机制，并构建了预测预后的N1-TANs标志物MX2	未明确说明样本量大小及临床验证队列的规模	探究微波热化疗治疗唇鳞状细胞癌的免疫调节机制	唇鳞状细胞癌（LSCC）肿瘤微环境中的免疫细胞和成纤维细胞	digital pathology	lip cancer	scRNA-seq, ST, 深度学习	深度学习模型（未指定具体架构）	单细胞转录组数据、空间转录组数据、H&E染色图像	NA
867	2025-06-11	SimSon: simple contrastive learning of SMILES for molecular property prediction 2025-May-06, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf275 PMID:40341364	research paper	该研究提出了一种自监督框架SimSon，用于学习SMILES表示以进行分子属性预测	通过对比学习利用未标记的SMILES数据预训练模型，增强了模型的泛化能力和鲁棒性	未提及具体的数据短缺程度和化学空间泛化的具体挑战	加速药物发现和逆合成，提高分子属性预测的准确性	分子属性预测	机器学习	NA	对比学习	SimSon	SMILES数据	未提及具体样本数量
868	2025-06-11	Unraveling the three-dimensional genome structure using machine learning 2025-May, BMB reports IF:2.9Q3 PMID:40058875	review	本文综述了利用机器学习技术解析三维基因组结构的研究进展	探讨了机器学习特别是深度学习在染色体结构特征检测和分析中的应用	Hi-C数据的局限性以及当前方法在解决这些局限性方面的不足	研究染色体组织结构的识别和分析方法	染色质相互作用和基因组结构	machine learning	NA	Hi-C sequencing	deep learning	genomic data	NA
869	2025-06-11	Improving AlphaFold2 and 3-based protein complex structure prediction with MULTICOM4 in CASP16 2025-Apr-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.06.641913 PMID:40161604	research paper	本文介绍了MULTICOM4系统，通过整合AlphaFold2、AlphaFold3及内部技术，提升蛋白质复合物结构预测的准确性	整合了基于transformer的AlphaFold2和基于扩散模型的AlphaFold3，结合内部技术如蛋白质复合物化学计量比预测、多样化的多序列比对生成等	未提及具体局限性	提升多链蛋白质复合物（多聚体）结构的预测准确性	蛋白质复合物结构	生物信息学	NA	多序列比对（MSA）、深度学习模型质量评估	AlphaFold2、AlphaFold3	蛋白质序列和结构数据	在CASP16评估中进行了盲测
870	2025-06-11	[Nobel Prize in physics 2024 : John J. Hopfield and Geoffrey E. Hinton. From Hopfield and Hinton to AlphaFold: The 2024 Nobel Prize honors the pioneers of deep learning] 2025-Mar, Medecine sciences : M/S DOI:10.1051/medsci/2025036 PMID:40117553	comments	本文回顾了2024年诺贝尔物理学奖得主John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton的职业生涯，并强调了他们在人工神经网络领域的开创性贡献	NA	NA	回顾两位研究者的职业生涯及其在人工神经网络领域的贡献	John J. Hopfield和Geoffrey E. Hinton的研究工作	machine learning	NA	人工神经网络	NA	NA	NA
871	2025-06-11	Editorial Commentary: Imaging Results in Data Usefully Analyzed by Artificial Intelligence Machine Learning 2025-Feb-26, Arthroscopy : the journal of arthroscopic & related surgery : official publication of the Arthroscopy Association of North America and the International Arthroscopy Association IF:4.4Q1 DOI:10.1016/j.arthro.2025.02.024 PMID:40021066	评论	本文讨论了人工智能机器学习在医学影像分析中的应用及其优势	提出了一个有效的三步方法（检测器、注意力模块和可解释性）来优化医学影像分析，并强调了深度学习在减少观察者间变异性和提高诊断准确性方面的潜力	需要外部验证以确定模型在单一机构之外的泛化能力	探讨人工智能机器学习在医学影像分析中的应用及其临床价值	医学影像数据	计算机视觉	NA	深度学习	NA	图像	NA
872	2025-06-11	Bone Age Estimation of Chinese Han Adolescents's and Children's Elbow Joint X-rays Based on Multiple Deep Convolutional Neural Network Models 2025-Feb-25, Fa yi xue za zhi DOI:10.12116/j.issn.1004-5619.2024.241202 PMID:40397588	research paper	该研究探讨了基于深度学习的自动骨龄评估模型，用于中国汉族青少年和儿童的肘关节X光图像	提出了三种实验方案，并比较了不同分割和回归模型在骨龄评估中的性能，最终推荐使用UNet++进行分割和DenseNet121进行回归	研究样本主要来自中国东部、南部、中部和西北部，可能无法完全代表其他地区的人群	开发并评估一种基于深度学习的自动骨龄评估模型	中国汉族6.00至<16.00岁的青少年和儿童的肘关节X光图像	digital pathology	NA	X-ray成像	U-Net, UNet++, TransUNet, VGG16, VGG19, InceptionV2, InceptionV3, ResNet34, ResNet50, ResNet101, DenseNet121	image	943例肘关节X光图像（517名男性和426名女性），外加104例外部测试集图像
873	2025-06-11	Deep Learning-Based Blood Abnormalities Detection as a Tool for VEXAS Syndrome Screening 2025-Feb, International journal of laboratory hematology IF:2.2Q3 DOI:10.1111/ijlh.14368 PMID:39275905	研究论文	本研究提出了一种基于深度学习的血液异常检测方法，用于VEXAS综合征的筛查	首次利用深度学习算法自动检测外周血多形核白细胞中的异常特征，以区分VEXAS综合征与其他炎症性疾病	样本量相对较小，特别是VEXAS患者数量有限(n=25)	开发一种自动化工具来辅助VEXAS综合征的筛查	外周血多形核白细胞(PMN)图像	数字病理学	VEXAS综合征	深度学习	CNN	图像	9514张标注的PMN图像(来自25例VEXAS患者、14例骨髓增生异常患者和25例血细胞减少患者)
874	2025-06-11	Cognitive Dysfunction in the Addictions (CDiA): A Neuron to Neighbourhood Collaborative Research Program on Executive Dysfunction and Functional Outcomes in Outpatients Seeking Treatment for Addiction 2024-Oct-28, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.08.30.24312806 PMID:39252904	research paper	介绍了一个名为CDiA的综合团队科学和转化研究项目，旨在填补对物质使用障碍(SUDs)中执行功能(EFs)理解的知识空白，并促进研究发现以改善SUDs患者的治疗	通过七个互补的跨学科项目，结合临床、临床前和健康服务研究，探索EFs与SUDs严重程度和功能恢复之间的多维关系，并应用创新的全人建模方法整合多模态数据	样本量相对较小（目标N=400），且研究对象仅限于18-60岁寻求成瘾治疗的成年人	提高SUDs患者的健康结果，通过跨学科研究填补对EFs在SUDs中作用的理解空白	寻求成瘾治疗的成年人（18-60岁）	神经科学	物质使用障碍	重复经颅磁刺激(rTMS)、深度学习、聚类分析	深度学习	多模态数据（包括临床、脑回路、血液生物标志物等）	目标400名18-60岁寻求成瘾治疗的成年人
875	2025-06-11	Antiviral Peptide-Generative Pre-Trained Transformer (AVP-GPT): A Deep Learning-Powered Model for Antiviral Peptide Design with High-Throughput Discovery and Exceptional Potency 2024-10-25, Viruses DOI:10.3390/v16111673 PMID:39599788	研究论文	本研究介绍了AVP-GPT，一种基于Transformer语言模型和多模态架构的深度学习方法，专门用于抗病毒肽（AVP）设计	AVP-GPT在抗病毒肽设计中表现出卓越的效率，能够在GPU系统上两天内生成10,000个独特肽并识别潜在AVP，其性能优于现有模型如LSTM和SVM	未来研究可以探索AVP-GPT在其他病毒靶点上的应用，并研究替代的AVP设计策略	加速抗病毒肽的发现和开发，创造新型抗病毒药物	呼吸合胞病毒（RSV）、甲型流感病毒（INFVA）和其他呼吸道病毒	自然语言处理	呼吸道病毒感染	深度学习	Transformer	序列数据	预训练使用了RSV数据集，并成功适应于INFVA和其他呼吸道病毒
876	2025-06-11	A Review of Artificial Intelligence in Brachytherapy 2024-Sep-25, ArXiv PMID:39398213	review	本文综述了人工智能（AI）在近距离放射治疗中的应用，重点关注机器学习和深度学习技术	系统性地将AI在近距离放射治疗中的应用分为七大类，并详细总结了模型、数据规模和结果	未提及具体的技术实施难点或临床转化中的具体障碍	探讨AI如何使近距离放射治疗更加个性化、高效和有效	近距离放射治疗的临床工作流程	digital pathology	NA	machine learning, deep learning	NA	NA	NA
877	2025-06-11	Protocol for performing deep learning-based fundus fluorescein angiography image analysis with classification and segmentation tasks 2024-09-20, STAR protocols IF:1.3Q4 DOI:10.1016/j.xpro.2024.103134 PMID:38900632	研究论文	本文提出了一种基于深度学习的眼底荧光素血管造影图像分析协议，用于分类和分割任务	开发了一种从诊断到治疗建议的完整流程协议，适用于缺血性视网膜疾病	协议的具体执行细节需要参考Zhao等人的其他文献	通过深度学习技术改进眼底荧光素血管造影图像的分析流程	眼底荧光素血管造影图像	数字病理学	缺血性视网膜疾病	深度学习	NA	图像	NA
878	2025-06-11	Iterative deep learning-design of human enhancers exploits condensed sequence grammar to achieve cell type-specificity 2024-Jun-14, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.06.14.599076 PMID:38915713	研究论文	本文通过迭代深度学习设计具有特定细胞类型活性的合成增强子	利用迭代深度学习方法设计合成增强子，实现了在两种人类细胞系中的强差异活性	研究仅针对两种人类细胞系，可能不适用于其他细胞类型	解决合成生物学中如何靶向特定细胞类型基因表达的问题	人类细胞系中的合成增强子	合成生物学	NA	深度学习	NA	基因组序列数据	两种人类细胞系
879	2025-06-11	Overcoming Limitations to Deep Learning in Domesticated Animals with TrioTrain 2024-Apr-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.04.15.589602 PMID:38659907	研究论文	本文提出了一种名为TrioTrain的新方法，用于改进跨物种变体调用中深度学习模型的性能，特别是在家畜基因组中的应用	首次引入多物种DeepVariant模型，通过TrioTrain自动化扩展DV至无GIAB资源的物种，并利用区域洗牌降低SLURM集群的障碍	受限于动物基因组中不完美的真实标签	克服深度学习在家畜基因组变体调用中的限制	牛、牦牛和野牛的基因组	生物信息学	NA	DeepVariant (DV), TrioTrain	深度学习模型	基因组数据	牛、牦牛和野牛的三体组合，共构建了30个模型迭代
880	2025-06-10	Decision support system based on ensemble models in distinguishing epilepsy types 2025-Sep, Epilepsy & behavior : E&B IF:2.3Q2 DOI:10.1016/j.yebeh.2025.110470 PMID:40382997	研究论文	本研究旨在基于EEG结果，利用人工智能模型对患者的局灶性（额叶、颞叶、顶叶、枕叶）、多灶性和全面性癫痫样活动进行分类	结合数据增强和集成AI模型，提出了一种新的决策支持系统，用于癫痫类型分类，准确率达到98%	研究基于回顾性数据，可能存在选择偏差	开发一种基于AI的决策支持系统，用于癫痫类型的分类	575名在Adana City Training and Research Hospital神经内科癫痫门诊随访的患者	机器学习	癫痫	EEG	MLP, Random Forest, SVM, XGBoost	EEG数据	575名患者