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	2025-09-15	Artificial intelligence diagnosis and heatmap agent for mitral valve prolapse using 3D cine echocardiography 2025-Aug-15, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.113033 PMID:40836924	研究论文	提出一种基于3D电影超声心动图的人工智能代理，用于二尖瓣脱垂的诊断和热图可视化	首次利用电影数据而非体素数据进行自动诊断和可视化，填补了现有研究的空白	样本量相对有限（151名受试者），未提及外部验证或泛化能力测试	开发AI代理以实现二尖瓣脱垂的标准化诊断和直观可视化	二尖瓣脱垂患者的心脏周期和图像帧	计算机视觉	心血管疾病	3D电影超声心动图	深度学习算法	3D电影图像	151名受试者的481个心脏周期（8422帧图像）
862	2025-09-15	Design of a lightweight recognition network for adult locusts and grasshoppers based on deep learning 2025-Aug-15, iScience IF:4.6Q1 DOI:10.1016/j.isci.2025.113096 PMID:40836923	研究论文	提出一种基于深度学习的轻量级网络模型CGENet，用于准确识别蝗虫和蚱蜢属种	引入通道主成分注意力(CPCA)机制，并用结合高效通道注意力(ECA)的GhostConv模块部分替代EfficientNet卷积模块，显著降低FLOPs和参数量	NA	实现蝗虫和蚱蜢的精确识别，以支持农业害虫控制	成人期蝗虫和蚱蜢	计算机视觉	NA	深度学习	CGENet (基于EfficientNet和GhostConv的CNN变体)	图像	两个图像数据集，各包含60个蝗虫和蚱蜢属种
863	2025-09-15	Fatty acid-binding protein 4 as a biomarker for colon adenocarcinoma risk and prognosis: Challenges and future directions 2025-Aug-15, World journal of gastrointestinal oncology IF:2.5Q3 DOI:10.4251/wjgo.v17.i8.106621 PMID:40837743	评论	对FABP4作为结肠腺癌生物标志物研究的评述，探讨其挑战与未来方向	提出整合孟德尔随机化、机器学习与深度学习以及多组学数据来提升FABP4研究的因果推断和预测精度	现有差异表达分析不足以证明FABP4与结肠腺癌发生发展的直接关联，实验验证有待加强	评估FABP4作为结肠腺癌风险与预后生物标志物的价值并改进研究方法	结肠腺癌（COAD）及相关生物标志物FABP4	生物信息学	结肠癌	生物信息学、免疫组化、孟德尔随机化、全基因组关联研究（GWAS）	Cox回归模型、机器学习、深度学习	多组学测序数据、表达数据	NA
864	2025-09-15	Computed tomography-based deep learning and multi-instance learning for predicting microvascular invasion and prognosis in hepatocellular carcinoma 2025-Aug-14, World journal of gastroenterology IF:4.3Q1 DOI:10.3748/wjg.v31.i30.109186 PMID:40933208	研究论文	开发并验证基于CT的2.5D深度学习和多示例学习模型用于预测肝细胞癌微血管侵犯及预后	首次结合2.5D深度学习和多示例学习框架构建MVI预测模型，并在手术切除和TACE治疗队列中验证其预后预测价值	回顾性研究，样本量有限（总样本237例），需多中心前瞻性验证	预测肝细胞癌微血管侵犯并评估其预后价值	经病理确诊的肝细胞癌患者	数字病理	肝细胞癌	CT动脉期影像分析，深度学习，多示例学习	2.5D深度学习结合MIL框架	医学影像（CT图像）	237例患者（192例手术切除队列，45例TACE治疗队列）
865	2025-09-15	A deep learning strategy for accurate identification of purebred and hybrid pigs across SNP chips 2025-Aug-14, Journal of animal science and biotechnology IF:6.3Q1 DOI:10.1186/s40104-025-01249-y PMID:40813701	研究论文	本研究开发了一种基于多层感知机（MLP）和多输出回归框架的深度学习策略，用于准确识别猪的纯种和杂交品种	提出专门针对猪基因组品种成分预测的多输出回归框架，在杂交品种识别中实现100%准确率，且对阈值变化不敏感	研究仅针对特定猪品种（约克夏、长白、杜洛克及其杂交种），未涉及其他牲畜品种	开发高精度的牲畜品种识别方法，支持遗传资源管理和育种策略制定	猪的纯种和杂交品种	机器学习	NA	SNP芯片基因分型（1K、50K、100K）	MLP（多层感知机），并与RF、SVR和Admixture比较	基因组SNP数据	8,199头来自中国八个省份育种场的猪，包括约克夏、长白、杜洛克及其杂交品种
866	2025-09-15	Enhancing EEG-based sleep staging efficiency with minimal channels through adversarial domain adaptation and active deep learning 2025-Aug-13, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/adeec7 PMID:40645218	研究论文	提出一种结合对抗域适应和主动深度学习的框架ADAADL，用于提升基于少量EEG通道的睡眠分期效率	融合对抗学习和主动学习策略，采用双分类器作为判别器以精细处理类别边界，并引入熵度量优化未标注数据利用	未明确讨论模型对个体差异或噪声数据的鲁棒性，且实验仅限于三个基准数据集	提升EEG睡眠分期分类的准确性和效率，减少对标注数据的依赖	EEG睡眠数据	机器学习	睡眠障碍	对抗域适应(ADA)，主动学习(AL)，深度学习	对抗神经网络（含双分类器判别器）	EEG时序信号	三个基准EEG数据集（具体样本量未说明）
867	2025-09-15	Effective generation of heavy-atom-free triplet photosensitizers containing multiple intersystem crossing mechanisms based on deep learning 2025-Aug-13, Chemical science IF:7.6Q1 DOI:10.1039/d5sc03192c PMID:40671753	研究论文	基于深度学习生成不含重金属的三重态光敏剂，包含多种系间窜越机制	提出结合片段模型和字符模型的新策略，整合条件Transformer、循环神经网络和强化学习，有效生成具有高环数和原子数的大共轭基团	NA	开发高效三重态光敏剂以改进光动力疗法	三重态光敏剂及其分子设计	机器学习	癌症	深度学习，条件Transformer，RNN，强化学习	Transformer, RNN	分子结构数据	约1.90×10^?个三重态光敏剂数据集（具体数量未明确）
868	2025-09-15	Inference of germinal center evolutionary dynamics via simulation-based deep learning 2025-Aug-13, ArXiv PMID:40832049	研究论文	使用基于模拟的深度学习方法推断生发中心B细胞的亲和力-适应度响应函数	首次结合深度学习与模拟推断方法，从重复实验数据中学习B细胞亲和力与繁殖能力之间的定量关系	基于特定GC条件的实验重放，可能无法完全代表体内所有生发中心的动态	揭示生发中心B细胞进化动力学中亲和力与适应度的精确关系	生发中心B细胞	计算生物学	NA	深度学习，模拟推断	深度学习模型	实验重放数据	多次重复的特定GC条件实验
869	2025-09-15	Colorectal cancer heterogeneity co-evolves with tumor architecture to determine disease outcome 2025-Aug-13, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.11.669722 PMID:40832253	研究论文	利用深度学习结合空间转录组学等技术揭示结直肠癌组织架构与细胞状态间的协同进化关系及其对疾病预后的影响	开发了亚细胞分辨率的高通量图像分析范式，首次发现组织架构与细胞状态间的反馈循环驱动肿瘤异质性演化	研究聚焦结直肠癌，结论在其他癌种中的普适性未验证	探究肿瘤异质性与组织架构的协同进化关系及其对临床结局的预测价值	结直肠癌患者组织样本与类器官模型	数字病理学	结直肠癌	空间转录组学、多重免疫组化、患者来源类器官培养	深度学习	病理图像、空间转录组数据、免疫组化数据	未明确样本数量（结直肠癌患者组织及类器官）
870	2025-09-15	Multi-organ AI Endophenotypes Chart the Heterogeneity of Pan-disease in the Brain, Eye, and Heart 2025-Aug-13, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.08.09.25333350 PMID:40832432	研究论文	本研究利用多器官AI内表型（MAEs）探索脑、眼和心脏疾病的异质性和共享病因	首次提出'泛疾病'概念，通过弱监督深度学习模型Surreal-GAN从多器官数据中识别出11个AI驱动的生物标志物	NA	研究脑、眼和心脏疾病的异质性及共同病因，推动精准医疗发展	129,340名参与者的多器官成像、遗传、蛋白质组和RNA-seq数据	数字病理学	阿尔茨海默病、偏头痛、心血管疾病	多器官成像、遗传分析、蛋白质组学、RNA-seq	Surreal-GAN（弱监督深度学习模型）	影像、遗传、蛋白质组、RNA-seq数据	129,340名参与者
871	2025-09-15	Anatomy-aware, label-informed approach improves image registration for challenging datasets 2025-Aug-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.11.669599 PMID:40832189	研究论文	提出一种基于标签信息的图像配准新方法，用于处理具有显著形态差异的生物医学图像数据集	开发了结合解剖学先验知识和标签引导的通用化图像配准解决方案，能够处理传统方法无法应对的形态变异	需要预先获取图像分割标签，标签质量可能影响配准效果	改进具有挑战性数据集的图像配准精度，提升基于配准的形态计量学分析能力	小鼠胚胎图像，特别是具有严重脊柱侧弯和器官拓扑重排的基因敲除胚胎	医学图像分析	发育异常	图像配准技术，基于ANTsX生态系统	NA	医学图像，三维体积数据	E15.5期小鼠胚胎（具体数量未明确说明）
872	2025-09-15	Multimodal Deep Learning for ARDS Detection 2025-Aug-12, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.08.08.25333333 PMID:40832385	研究论文	本文开发了一种多模态深度学习模型，结合影像、通气波形和电子健康记录数据，用于早期检测急性呼吸窘迫综合征（ARDS）	首次整合胸部X光、呼吸机波形数据和电子健康记录表格式数据，通过多模态深度学习提升ARDS检测性能	需要进一步研究各模态数据对检测效果的附加贡献，样本量相对有限	开发早期诊断ARDS的工具以改善患者预后	ICU收治的220名患者	数字病理学	呼吸系统疾病	深度学习	多模态深度学习模型（使用预训练编码器）	影像（X光）、时间序列（通气波形）、表格（EHR数据）	220名ICU患者
873	2025-09-15	Fluctuation structure predicts genome-wide perturbation outcomes 2025-Aug-12, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-7304871/v1 PMID:40831507	研究论文	提出CIPHER框架，利用未扰动细胞中的基因共波动预测全基因组扰动响应	首次将统计物理学中的线性响应理论应用于功能基因组学，通过基线基因协方差结构预测扰动结果	NA	开发理论驱动的方法来解读单细胞扰动筛选数据并预测全基因组响应	基因表达波动和扰动响应	功能基因组学	NA	单细胞扰动筛选，线性响应理论，贝叶斯推断	CIPHER（基于协方差的线性模型）	单细胞基因表达数据	11个大规模数据集，4,234次扰动，超过136万个细胞
874	2025-09-15	A quantitative framework for predicting odor intensity across molecule and mixtures 2025-Aug-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.08.668954 PMID:40832259	研究论文	开发了一个结合深度学习与精确气味传递系统的定量框架，用于预测单分子和混合物的气味强度	首次建立了将物理刺激特性直接与感知气味强度关联的稳健定量框架，并利用深度学习自动化识别挥发性成分对香气感知的贡献	NA	填补嗅觉领域缺乏标准化强度量化单位的空白，实现对气味强度的精确预测与控制	单分子和混合物的气味强度	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	物理特性数据	NA
875	2025-09-15	SynAnno: Interactive Guided Proofreading of Synaptic Annotations 2025-Aug-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.09.669342 PMID:40832296	研究论文	介绍SynAnno，一种用于大规模连接组数据集中突触注释交互式校对工具	提出结构化工作流程、优化遍历路径和3D迷你地图，并集成微调机器学习模型辅助错误检测与校正	NA	提升连接组学中突触注释校对的效率和准确性	神经元和突触的注释数据	数字病理学	NA	深度学习，机器学习模型微调	NA	3D图像数据	七位神经科学专家参与的用户案例研究
876	2025-09-15	Reusability Report: evaluating the performance of a meta-learning foundation model on predicting the antibacterial activity of natural products 2025-Aug-12, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6932613/v1 PMID:40831494	研究论文	评估元学习基础模型ActFound在预测天然产物抗菌活性任务上的性能表现	首次将ActFound基础模型应用于天然产物抗菌活性预测领域，并在少样本设置下验证其跨任务泛化能力	模型在抗菌天然产物数据集上的准确率未能达到原论文中其他跨域任务的水平	验证基础模型在数据稀缺的生物活性预测任务中的适用性和性能	天然产物（NPs）及其抗菌活性	机器学习	NA	元学习（meta-learning）和配对学习（pairwise learning）	ActFound（基础模型）	生物活性数据	少样本设置（具体数量未明确说明）
877	2025-09-15	The olfactory bulb reflects structural plasticity within a genetically stable olfactory network 2025-Aug-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.08.668515 PMID:40832285	研究论文	本研究探讨嗅觉球体积及其相关脑区结构的遗传性，揭示其在遗传协调神经网络中的嵌入特性	首次通过双胞胎样本结合深度学习与机器学习方法，系统评估嗅觉网络结构的遗传性，并发现遗传影响具有分布式特征	样本仅涵盖健康年轻成年人（22-35岁），结果可能不适用于其他年龄段或临床人群	探究嗅觉球体积及嗅觉网络结构的遗传决定程度	健康年轻成年人（包括同卵和异卵双胞胎对）	神经科学	神经退行性疾病与神经精神疾病（如帕金森病、精神分裂症、抑郁症）	深度学习分割模型、支持向量机（SVM）分类框架	深度学习分割模型、SVM	脑结构影像数据	941名22-35岁健康年轻人（包含双胞胎对）
878	2025-09-15	GIN-CRC-Pareto: A graph-based Pareto-optimal multi-task learning framework to identify miRNA-target interactions in colorectal cancer 2025-Aug-12, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.10.669528 PMID:40832303	研究论文	提出一种基于图神经网络的Pareto最优多任务学习框架GIN-CRC-Pareto，用于识别结直肠癌中的miRNA-靶标相互作用	结合图神经网络和Pareto最优梯度平衡策略，动态调整任务权重以同时优化多个预测任务	NA	开发可扩展的多任务学习框架来识别miRNA与mRNA的相互作用，以促进基于miRNA的癌症治疗开发	结直肠癌中的miRNA-mRNA相互作用对	机器学习	结直肠癌	图神经网络，多任务学习，迁移学习	GNN (图神经网络)	图数据	NA
879	2025-09-15	A Systematic Review of Multimodal Deep Learning and Machine Learning Fusion Techniques for Prostate Cancer Classification 2025-Aug-11, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.08.07.25333235 PMID:40832371	综述	本文系统回顾了多模态深度学习和机器学习融合技术在前列腺癌分类中的应用现状	整合多种数据源（影像、临床和分子信息）的多模态融合方法显著提升了前列腺癌分类的准确性	纳入研究数量有限（仅27篇符合标准），且依赖专家解读可能带来诊断不一致性	提升前列腺癌分类的准确性和临床适用性	前列腺癌患者的多模态数据	数字病理学	前列腺癌	多参数磁共振成像、临床数据整合、分子信息分析	CNN（卷积神经网络）	影像、临床数据、分子信息	基于27项符合纳入标准的研究（总计131篇初步筛选）
880	2025-09-15	Acquisition-independent deep learning for quantitative MRI parameter estimation using neural controlled differential equations 2025-Aug-11, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103768 PMID:40945171	研究论文	本研究提出使用神经控制微分方程（NCDEs）作为定量MRI参数估计的通用深度学习工具，克服现有方法对采集协议变化的敏感性	首次将NCDEs应用于QMRI参数估计，实现了对不完整、不规则采样和可变长度数据的处理，具有采集协议无关的特性	在高信噪比条件下，相比最小二乘拟合的改进不再明显	开发一种对MRI采集协议变化具有鲁棒性的定量MRI参数估计方法	定量MRI参数估计	医学影像分析	NA	定量MRI（包括变翻转角T1映射、体素内不相干运动MRI、动态对比增强MRI）	神经控制微分方程（NCDEs）	MRI图像数据	模拟低信噪比数据和体内腹部、腿部等挑战性解剖区域的真实数据