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
881	2025-06-02	Hierarchical Information-guided robotic grasp detection 2025-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03313-z PMID:40442259	研究论文	提出了一种名为GraspFormer的新型机器人抓取检测方法，通过独特的编码器-解码器框架和Grasp Transformer Block来解决复杂环境中抓取检测的挑战	引入了层次信息引导的自注意力机制(HIGSA)和自适应深度通道调制器(DCM)，以增强特征交互和竞争，同时建模长距离依赖关系	未提及具体的实验环境限制或数据集的局限性	提高机器人在复杂动态环境中的抓取准确性和效率	机器人抓取检测	计算机视觉	NA	深度学习	Transformer, CNN	图像	未提及具体样本数量
882	2025-06-02	Gaussian random fields as an abstract representation of patient metadata for multimodal medical image segmentation 2025-May-29, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-03393-x PMID:40442267	research paper	提出了一种新颖的多模态分割方法，将患者元数据以高斯随机场的形式引入训练流程，用于慢性伤口的检测和监测	首次将患者数据整合到慢性伤口分割工作流中，通过高斯随机场表达患者元数据，并使用特定元数据类别训练个体模型后通过距离变换平均合并预测掩码	未提及方法在其他类型伤口或医学图像分割任务中的泛化能力	开发创新的深度学习方法以减少慢性伤口对患者和临床医生的影响	糖尿病患者的慢性伤口	digital pathology	diabetes	deep learning	multimodal segmentation model	multimodal medical image	Diabetic Foot Ulcer Challenge 2022测试集
883	2025-06-02	DeepMS: super-fast peptide identification using end-to-end deep learning method 2025-May-29, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2025.169237 PMID:40449612	研究论文	介绍了一种基于深度学习的超快速肽段识别算法DeepMS，用于质谱数据的肽序列识别	开发了基于VGG16的端到端深度学习算法，识别速度超过质谱数据生成速率，并可适应翻译后修饰	未提及算法在复杂样本或低丰度肽段识别方面的性能	解决传统质谱数据分析速度慢的问题，推动基于质谱的组学技术应用	质谱数据中的肽序列	机器学习	NA	质谱技术	VGG16	质谱数据	未明确说明样本数量
884	2025-06-02	m6A-SPP: Identification of RNA N6-methyladenosine modification sites through multi-source biological features and a hybrid deep learning architecture 2025-May-29, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.144789 PMID:40449782	研究论文	提出了一种名为m6A-SPP的新型深度学习框架，用于有效预测RNA N6-甲基腺苷（m6A）修饰位点	结合了序列特征和理化特性的多源生物特征，以及混合深度学习架构，提高了m6A修饰位点的预测准确性	NA	准确预测m6A修饰位点，以理解其在生物功能和疾病中的意义	RNA N6-甲基腺苷（m6A）修饰位点	生物信息学	NA	深度学习	BERT、CNN	RNA序列数据	包含8种细胞系（如HEK293T和HeLa）和3种组织类型（包括脑、肝和肾）的单核苷酸分辨率数据集
885	2025-06-02	Mild to moderate COPD, vitamin D deficiency, and longitudinal bone loss: The MESA study 2025-May-29, Bone IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.bone.2025.117550 PMID:40449861	research paper	该研究探讨了轻度至中度慢性阻塞性肺疾病（COPD）与维生素D缺乏对骨密度（BMD）纵向下降的影响	研究发现轻度至中度COPD仅在维生素D缺乏的参与者中与椎骨BMD的纵向下降显著相关，揭示了维生素D缺乏在COPD患者骨丢失中的关键作用	研究样本中轻度至中度COPD患者数量相对较少（173人），可能影响结果的普遍性	探究轻度至中度COPD与维生素D缺乏对骨密度下降的联合影响	1226名参与者，其中173名轻度至中度COPD患者和1053名无COPD的对照者	医学研究	慢性阻塞性肺疾病（COPD）	胸部CT扫描和深度学习算法进行椎体自动分割	深度学习算法	医学影像（CT扫描）和临床数据	1226名参与者，包括173名轻度至中度COPD患者
886	2025-06-02	Recent advances in antibody optimization based on deep learning methods 2025-May-28, Journal of Zhejiang University. Science. B DOI:10.1631/jzus.B2400387 PMID:40436639	review	本文综述了基于深度学习的抗体优化方法的最新进展	探讨了人工智能算法，特别是深度学习方法在抗体优化中的应用及其潜在解决方案	讨论了当前通用深度学习算法在抗体优化中面临的挑战	优化抗体的性质以加速抗体药物的开发	抗体	machine learning	NA	deep learning	NA	NA	NA
887	2025-06-02	Large Scale MRI Collection and Segmentation of Cirrhotic Liver 2025-May-28, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-05201-7 PMID:40436863	research paper	该研究介绍了CirrMRI600+数据集，包含628个高分辨率腹部MRI扫描，用于肝硬化肝脏的自动分割和分析	首次提供了大规模、专家标注的肝硬化肝脏MRI数据集，并提供了11种最先进深度学习模型的基准结果	数据集虽然规模较大，但可能仍不足以覆盖所有肝硬化病例的形态学变异	开发自动化肝硬化肝脏分析的计算方法，加速肝硬化视觉分期和个性化治疗规划的进展	肝硬化患者的肝脏MRI图像	digital pathology	liver cirrhosis	MRI	deep learning	image	628个高分辨率腹部MRI扫描（310个T1加权和318个T2加权序列，近40,000个标注切片）
888	2025-06-02	Operationalizing postmortem pathology-MRI association studies in Alzheimer's disease and related disorders with MRI-guided histology sampling 2025-May-28, Acta neuropathologica communications IF:6.2Q1 DOI:10.1186/s40478-025-02030-y PMID:40437594	research paper	开发了一种结合7T MRI引导的组织病理学采样和全切片数字成像的综合方案，用于阿尔茨海默病及相关疾病的死后病理-MRI关联研究	提出了一个结合患者特异性3D打印模具和半自动化MRI到组织学配准流程的创新方法，以及使用弱监督深度学习的定量病理评分系统	研究仅针对29个大脑样本进行了验证，样本量相对较小	开发一个可扩展且可重复的方法，用于研究死后脑病理学，以促进阿尔茨海默病及相关疾病的诊断和治疗策略	阿尔茨海默病及相关疾病患者的死后大脑组织	digital pathology	Alzheimer's disease	7T MRI, whole-slide digital imaging, weakly supervised deep learning	deep learning	MRI images, histopathological images	29 brains with diagnosis on the AD spectrum
889	2025-06-02	Artificial Intelligence Tools for Preconception Cardiomyopathy Screening Among Women of Reproductive Age 2025-May-27, Annals of family medicine IF:4.4Q1 DOI:10.1370/afm.230627 PMID:40300816	研究论文	评估人工智能工具在育龄妇女中检测左心室收缩功能障碍的诊断性能	使用深度学习方法从12导联心电图和数字听诊器记录中预测左心室收缩功能障碍，展示了较高的诊断准确性	研究样本量较小（两个队列各100名参与者），且主要在非西班牙裔白人女性中进行，可能限制结果的普遍性	评估人工智能工具在育龄妇女中检测左心室收缩功能障碍的诊断性能	育龄妇女（18-49岁）	数字病理学	心血管疾病	12导联心电图、数字听诊器记录（单导联心电图+心音图）、深度学习	深度学习模型	心电图、心音图	两个队列各100名参与者（总计200名）
890	2025-06-02	A hybrid explainable federated-based vision transformer framework for breast cancer prediction via risk factors 2025-May-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-96527-0 PMID:40419634	research paper	提出了一种可解释的联邦学习框架，结合Vision Transformer和CNN，用于乳腺癌预测	结合了联邦学习、Vision Transformer和CNN的混合模型，并引入可解释AI技术提高模型透明度	未提及具体的数据集规模和多样性限制	开发一个隐私保护且准确的乳腺癌预测框架	乳腺癌预测	digital pathology	breast cancer	federated learning, XAI	Vision Transformer (ViT), CNN	image, risk factors data	NA
891	2025-06-02	Structure from motion-convolutional neural network model (SfM-CNN) achieved accurate portable Chinese dietary chemical composition estimation for dietary recall 2025-May-27, Food chemistry IF:8.5Q1 DOI:10.1016/j.foodchem.2025.144908 PMID:40449202	研究论文	该研究开发了一种结合运动结构（SfM）和卷积神经网络（CNN）的AI模型，用于自动化分析中国食物的化学成分	首次将SfM技术与CNN结合，应用于中国复杂多样的饮食化学成分分析，准确率误差小于4%	研究仅基于新开发的中国菜肴数据集ChineseDish-100，可能无法涵盖所有中国饮食种类	开发高效、准确且文化相关的饮食分析工具，用于健康和营养管理	中国食物的化学成分	计算机视觉	NA	SIFT算法、3D重建技术	SfM-CNN、SIFT-ResNet50	图像	ChineseDish-100数据集
892	2025-06-02	A hybrid protocol for peptide development: integrating deep generative models and physics simulations for biomolecular design targeting IL23R/IL23 2025-May-24, International journal of biological macromolecules IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.ijbiomac.2025.144652 PMID:40419055	研究论文	本文提出了一种结合深度生成模型和物理模拟的混合协议，用于针对IL23R/IL23的生物分子设计	整合了LSTM网络、GRU分类器和分子动力学模拟，以开发针对IL23R/IL23轴的新型抑制肽	未提及实验样本量及具体实验设计的局限性	加速针对关键蛋白靶点的肽类治疗药物的发现	白细胞介素-23受体（IL23R）及其相关细胞因子白细胞介素-23（IL23）	机器学习	自身免疫性疾病	分子动力学模拟（MD）	LSTM, GRU	分子数据	NA
893	2025-06-02	Accuracy and time efficiency of deep learning-based three-dimensional crown segmentation on intraoral scanning: a systematic review and meta-analysis 2025-May-23, Journal of dentistry IF:4.8Q1 DOI:10.1016/j.jdent.2025.105842 PMID:40414275	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估了基于深度学习的三维牙冠分割在口腔内扫描中的准确性和时间效率	首次系统评估深度学习在口腔内扫描牙冠分割中的性能，并比较其与传统手动方法的时间效率	存在数据选择和指标测试的异质性，且需要进一步优化算法以实现精确的牙龈边界分割	评估深度学习在口腔内扫描牙冠分割中的准确性和时间效率	口腔内扫描图像中的牙冠分割	数字病理	NA	深度学习	NA	三维图像	44项符合纳入标准的研究（来自1220项初步筛选研究）
894	2025-06-02	Role of artificial intelligence in cancer drug discovery and development 2025-May-23, Cancer letters IF:9.1Q1 DOI:10.1016/j.canlet.2025.217821 PMID:40414522	综述	本文探讨了人工智能（AI）在癌症药物发现和开发中的多方面应用	AI技术如机器学习和深度学习能够高效分析海量数据，加速药物靶点识别、化合物优化和临床结果预测，革新了传统耗时且昂贵的药物开发流程	面临数据质量、模型可解释性和监管障碍等挑战	全面评估AI在癌症药物研发各阶段的应用潜力	癌症药物开发全流程（从早期发现到临床试验设计）	人工智能在医药领域的应用	癌症	机器学习（ML）、深度学习（DL）、虚拟筛选（VS）、分子对接、CRISPR	NA	多模态数据（包括分子结构数据、临床数据等）	NA
895	2025-06-02	Deep learning dosiomics for the pretreatment prediction of radiation dermatitis in nasopharyngeal carcinoma patients treated with radiotherapy 2025-May-22, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2025.110951 PMID:40412532	research paper	本研究开发了一种结合剂量组学和深度学习（DL）的模型，用于预测鼻咽癌（NPC）患者放疗后≥2级放射性皮炎（RD）的发生	首次将剂量组学特征与深度学习特征结合，构建端到端模型预测放射性皮炎，并通过整合临床因素进一步提高预测性能	研究为回顾性设计，样本量相对有限（290例患者），且仅来自两个医疗中心	预测鼻咽癌患者放疗后放射性皮炎的发生风险	接受放疗的鼻咽癌患者	digital pathology	nasopharyngeal carcinoma	dosiomics, deep learning	XGBoost, ResNet-34	radiation dose distribution	290名鼻咽癌患者（训练集167例，内部验证集72例，外部验证集51例）
896	2025-06-02	Neurophysiological Approaches to Lie Detection: A Systematic Review 2025-May-18, Brain sciences IF:2.7Q3 DOI:10.3390/brainsci15050519 PMID:40426690	系统综述	本文系统评估了2017-2024年间基于EEG和ERP P300反应的测谎研究，总结了常用的EEG信号处理技术、特征提取方法和分类算法	首次系统比较了不同EEG信号处理技术和分类算法在测谎任务中的表现，并指出混合模型和深度学习模型的优势	仅限于2017-2024年的英文文献，且主要关注面部识别任务中的ERP P300反应	评估EEG基于ERP P300反应的测谎技术效果，并识别最优方法	使用EEG进行测谎的研究	神经科学	NA	EEG, ERP P300	SVM, LDA, CNN	神经生理信号	NA
897	2025-06-02	Nanobodies: From Discovery to AI-Driven Design 2025-May-14, Biology DOI:10.3390/biology14050547 PMID:40427736	综述	本文回顾了纳米抗体的历史发现、结构功能关系及其在治疗、诊断和生物技术中的应用，并探讨了AI在纳米抗体设计和优化中的整合	探讨了AI在纳米抗体设计和优化中的应用，展示了机器学习和深度学习方法如何革新理性设计、人源化和亲和力成熟过程	NA	回顾纳米抗体的历史、结构功能关系及其应用，并探讨AI在纳米抗体设计中的整合	纳米抗体（源自骆驼科动物和鲨鱼的重链抗体）	生物技术	NA	机器学习、深度学习	NA	NA	NA
898	2025-06-02	Cine cardiac magnetic resonance segmentation using temporal-spatial adaptation of prompt-enabled segment-anything-model: a feasibility study 2025-May-09, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101909 PMID:40350082	研究论文	提出了一种基于segment-anything-model (SAM)的cine心血管磁共振(CMR)分割方法，并在未见数据集上评估其泛化性能	引入了时空注意力机制，利用文本提示和框提示来指导分割区域，提高了分割的准确性	研究仅基于有限的数据集进行评估，可能无法涵盖所有临床场景	开发一种高泛化性和高准确性的cine CMR分割方法	cine心血管磁共振图像	数字病理学	心血管疾病	cine心血管磁共振(CMR)	segment-anything-model (SAM)	图像	公共测试数据集136例，回顾性收集的内部数据集93例（主动脉瓣狭窄40例，HFpEF 53例）
899	2025-06-02	Foldclass and Merizo-search: scalable structural similarity search for single- and multi-domain proteins using geometric learning 2025-May-06, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf277 PMID:40326701	research paper	开发了一种基于嵌入的快速结构比较方法Foldclass和结合深度学习自动域分割工具Merizo的Merizo-search，用于检测蛋白质结构间的相似性	结合Foldclass嵌入方法和Merizo自动域分割工具，实现了对多域蛋白质结构的快速结构相似性搜索	未提及具体性能限制或在不同数据集上的泛化能力	解决大规模蛋白质结构存储、搜索和关系检测的挑战，特别是在多域结构方面	单域和多域蛋白质结构	生物信息学	NA	深度学习, 几何学习	NA	蛋白质结构数据	3.65亿个域来自Encyclopedia of Domains
900	2025-06-02	SimSon: simple contrastive learning of SMILES for molecular property prediction 2025-May-06, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf275 PMID:40341364	研究论文	本文提出了一种名为SimSon的自监督学习框架，用于从SMILES表示中学习分子特性预测	通过对比学习利用未标记的SMILES数据进行预训练，提高了模型的泛化能力和鲁棒性	未提及具体的数据量限制或模型在特定化学空间中的表现	加速药物发现和逆合成，提高分子特性预测的准确性	分子特性预测	机器学习	NA	对比学习	SimSon	SMILES数据	未提及具体样本量