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
901	2025-07-16	Deep Learning on Histopathological Images to Predict Breast Cancer Recurrence Risk and Chemotherapy Benefit 2025-May-16, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.05.15.25327686 PMID:40661301	研究论文	开发了一种基于深度学习的AI模型，通过组织病理学图像和临床病理变量预测乳腺癌复发风险和化疗获益	首次使用多模态深度学习方法从常规组织病理学图像中估计Oncotype DX 21基因复发评分，并在大型随机试验中验证其预测能力	模型在资源有限环境中的实际应用效果尚未完全验证	为激素受体阳性、HER2阴性早期乳腺癌患者提供更易获取的化疗决策工具	激素受体阳性、HER2阴性早期乳腺癌患者	数字病理学	乳腺癌	深度学习	多模态深度学习模型	图像和临床数据	TAILORx试验中的8,284名患者，外部验证队列中的5,497名患者
902	2025-07-16	Classifying Obsessive-Compulsive Disorder from Resting-State EEG using Convolutional Neural Networks: A Pilot Study 2025-May-07, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.05.06.25327094 PMID:40385410	研究论文	使用卷积神经网络（CNN）对静息态脑电图（EEG）数据进行分类，以区分强迫症（OCD）患者与健康对照组	首次将CNN应用于最小预处理后的EEG时频表示数据，用于OCD分类，并探索了结合临床和人口统计信息的多模态融合方法	样本量较小（仅20名参与者），且参与者均为未服药状态，可能限制结果的泛化性	探索深度学习在精神病学应用中的潜力，特别是OCD的诊断	强迫症（OCD）患者与健康对照组的静息态EEG数据	机器学习	强迫症	静息态脑电图（EEG）和Morlet小波变换	CNN, SVM	EEG时频表示数据	20名未服药参与者（10名OCD患者，10名健康对照组）
903	2025-07-16	Trends and Gaps in Public Perception of Genetic Testing for Dementia Risk: Unsupervised Deep Learning of Twitter Posts From 2010 to 2023 2025 Apr-Jun 01, Alzheimer disease and associated disorders DOI:10.1097/WAD.0000000000000667 PMID:40371554	研究论文	本研究利用Twitter数据分析了公众对痴呆症基因检测的看法	使用BERT模型和主题建模技术分析Twitter数据，揭示公众对痴呆症基因检测的看法和趋势	研究仅基于英语推文，可能无法代表全球公众的全面看法	分析公众对痴呆症基因检测的看法和趋势	2010年至2023年间包含相关术语的英语推文	自然语言处理	老年疾病	BERT模型, NER, 主题建模	BERT	文本	3045条原始/源推文
904	2025-07-16	A Large Language Model-Powered Map of Metabolomics Research 2025-Mar-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.18.643696 PMID:40166287	研究论文	本文通过分析超过80,000篇文献，利用PubMedBERT和GPT-4o mini等技术，绘制了代谢组学研究的全面图谱	使用PubMedBERT和GPT-4o mini对文献进行深度分析和主题建模，揭示了代谢组学领域的关键主题和趋势	研究依赖于PubMed数据库的文献，可能未涵盖所有相关研究	绘制代谢组学研究的全面图谱，揭示研究趋势和关键主题	80,000篇代谢组学相关文献	自然语言处理	NA	PubMedBERT, GPT-4o mini, t-SNE	BERT, GPT-4o mini	文本	80,000篇文献
905	2025-07-16	Dementia Overdiagnosis in Younger, Higher Educated Individuals Based on MMSE Alone: Analysis Using Deep Learning Technology 2025-Mar-10, Journal of Korean medical science IF:3.0Q1 DOI:10.3346/jkms.2025.40.e20 PMID:40065710	研究论文	本研究探讨了单独使用MMSE与结合其他认知评估在预测痴呆诊断中的有效性，旨在提高痴呆诊断的准确性	通过随机森林模型比较单独使用MMSE和结合其他认知测试的效果，发现结合多种认知评估能显著提高诊断精度，特别是在年轻和受教育程度较高的人群中	研究仅基于主观认知抱怨的参与者，可能不适用于所有人群	提高痴呆诊断的准确性	2863名有主观认知抱怨的参与者	机器学习	老年疾病	随机森林模型	随机森林	认知评估数据	2863名参与者
906	2025-07-16	actifpTM: a refined confidence metric of AlphaFold2 predictions involving flexible regions 2025-Mar-04, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf107 PMID:40080667	research paper	本文提出了一种改进的ipTM度量方法actifpTM，用于更准确地评估蛋白质-蛋白质相互作用中的结合信心，特别关注参与相互作用的残基	actifpTM通过专注于参与相互作用的残基，提供了一种更稳健的相互作用信心度量方法，适用于评估多链复合物	NA	改进AlphaFold2预测中涉及柔性区域的信心度量	蛋白质-蛋白质相互作用中的结合信心	生物信息学	NA	AlphaFold2	深度学习模型	蛋白质结构数据	NA
907	2025-07-16	Single Cell Spatial Transcriptomics Reveals Immunotherapy-Driven Bone Marrow Niche Remodeling in AML 2025-Jan-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.01.24.634753 PMID:39975227	研究论文	该研究利用单细胞空间转录组学技术，揭示了免疫治疗驱动的急性髓系白血病（AML）骨髓微环境重塑	结合单细胞RNA测序数据和单细胞分辨率空间转录组数据，克服了测序深度限制，精确量化了细胞间距离，揭示了免疫治疗后白血病细胞与免疫细胞间的互作变化	研究样本局限于难治性或复发性AML患者，可能无法推广到其他类型的白血病	探究免疫检查点抑制剂联合低甲基化药物治疗难治性或复发性AML时，骨髓微环境中白血病细胞与免疫细胞的时空互作	难治性或复发性AML患者的骨髓样本	数字病理学	急性髓系白血病	单细胞RNA测序、空间转录组学	深度学习模型	转录组数据、图像数据	难治性或复发性AML患者的骨髓样本（具体数量未明确说明）
908	2025-07-16	Venomics AI: a computational exploration of global venoms for antibiotic discovery 2024-Dec-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.17.628923 PMID:39764027	研究论文	本研究利用机器学习和深度学习技术从全球毒液数据集中挖掘潜在的抗菌肽，以应对抗生素耐药性问题	首次将深度学习模型APEX应用于毒液衍生肽的抗菌活性预测，发现了386种结构功能新颖的抗菌肽候选物	实验验证阶段仅测试了58种候选肽中的53种，样本量相对有限	开发新型抗生素以解决日益严重的抗生素耐药性问题	毒液蛋白质及其衍生的加密肽(VEPs)	机器学习	细菌感染	深度学习	APEX(结合肽序列编码器和神经网络的深度学习模型)	蛋白质序列数据	16,123种毒液蛋白质生成的40,626,260个VEPs，其中58个进入实验验证
909	2025-07-16	ANTIPASTI: Interpretable prediction of antibody binding affinity exploiting normal modes and deep learning 2024-12-05, Structure (London, England : 1993) DOI:10.1016/j.str.2024.10.001 PMID:39461331	研究论文	提出了一种名为ANTIPASTI的卷积神经网络模型，用于预测抗体结合亲和力，并利用弹性网络模型生成的正常模式相关图作为输入	ANTIPASTI模型在预测抗体结合亲和力方面达到了最先进的性能，并且其学习到的表示具有可解释性，能够揭示针对相同抗原类型的抗体之间的结合模式相似性	NA	预测抗体结合亲和力，以增强对免疫反应的理解并改进抗体在研究和治疗工具中的应用	抗体-抗原结构	机器学习	NA	弹性网络模型	CNN	结构数据	NA
910	2025-07-16	GeoNet enables the accurate prediction of protein-ligand binding sites through interpretable geometric deep learning 2024-12-05, Structure (London, England : 1993) DOI:10.1016/j.str.2024.10.011 PMID:39488202	研究论文	GeoNet通过可解释的几何深度学习模型准确预测蛋白质-配体结合位点	引入无坐标几何表示来表征局部残基分布，并生成特征空间来描述局部交互生物物理环境，同时捕获残基空间分布和交互生物物理环境信息	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的局限性	准确预测DNA、RNA和蛋白质结合位点，以理解蛋白质在体内的功能	蛋白质结合残基	机器学习	NA	几何深度学习	GeoNet	蛋白质结构数据	NA
911	2025-07-16	Predicting protein interactions of the kinase Lck critical to T cell modulation 2024-11-07, Structure (London, England : 1993) DOI:10.1016/j.str.2024.09.010 PMID:39368461	research paper	利用深度学习预测与T细胞调节关键激酶Lck相关的蛋白质相互作用	使用AF2Complex深度学习方法预测Lck的蛋白质相互作用，揭示了Lck与特定蛋白质如棕榈酰转移酶和CD45的新型相互作用机制	研究仅针对约1,000种免疫相关蛋白进行筛选，可能未涵盖所有潜在相互作用	探索T细胞调节中关键激酶Lck的蛋白质相互作用及其分子机制	非受体酪氨酸蛋白激酶Lck及其相互作用蛋白	生物信息学	免疫相关疾病	AF2Complex	深度学习	蛋白质序列和结构数据	约1,000种免疫相关蛋白
912	2025-07-16	ARID3C Acts as a Regulator of Monocyte-to-Macrophage Differentiation Interacting with NPM1 2024-08-02, Journal of proteome research IF:3.8Q1 DOI:10.1021/acs.jproteome.3c00509 PMID:38231884	研究论文	本研究揭示了ARID3C通过与NPM1相互作用，调控单核细胞向巨噬细胞分化的分子机制	首次发现ARID3C作为转录因子调控单核细胞分化，并阐明其与NPM1相互作用的分子机制	未在动物模型中验证ARID3C-NPM1互作的生理功能	阐明ARID3C的生物学功能及其在单核细胞分化中的作用机制	ARID3C蛋白及其互作蛋白NPM1	分子生物学	NA	LC-MS/MS, 深度学习, AlphaFold2预测	深度学习	蛋白质互作数据	NA
913	2025-07-16	Deep learning-based NT-proBNP prediction from the ECG for risk assessment in the community 2024-03-25, Clinical chemistry and laboratory medicine IF:3.8Q1 DOI:10.1515/cclm-2023-0743 PMID:37982681	research paper	该研究开发了一种基于深度学习的模型，通过心电图预测血清NT-proBNP水平，以识别心血管疾病风险个体	首次使用深度学习模型从心电图预测NT-proBNP水平，为心血管疾病风险筛查提供了一种高效方法	研究仅基于特定人群队列，可能无法完全推广到其他人群	开发一种高效的心血管疾病风险识别方法	社区人群的心电图数据和NT-proBNP水平	machine learning	cardiovascular disease	深度学习	CNN	ECG数据	HCHS队列8,253人，SHIP-START队列3,002人，SHIP-TREND队列3,819人
914	2025-07-16	Identification of Neural Crest and Neural Crest-Derived Cancer Cell Invasion and Migration Genes Using High-throughput Screening and Deep Attention Networks 2024-Mar-10, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.03.07.583913 PMID:38496683	研究论文	通过高通量筛选和深度注意力网络识别神经嵴及神经嵴来源的癌细胞侵袭和迁移基因	结合高通量siRNA筛选与深度学习注意力网络分析，快速筛选出对黑色素瘤细胞侵袭至关重要的基因子集	研究仅针对c8161黑色素瘤细胞和HT1080纤维肉瘤细胞，未涵盖其他癌症类型	识别神经嵴及神经嵴来源癌细胞侵袭和迁移的关键基因	神经嵴细胞、c8161黑色素瘤细胞、HT1080纤维肉瘤细胞	机器学习	黑色素瘤	高通量siRNA筛选、深度学习注意力网络分析	深度注意力网络	基因表达数据	45个基因面板中的14个基因在c8161黑色素瘤细胞中被验证
915	2025-07-16	Improved Peptide Docking with Privileged Knowledge Distillation using Deep Learning 2023-Dec-04, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.01.569671 PMID:38106114	研究论文	本文提出了一种名为DistPepFold的深度学习方法，通过特权知识蒸馏改进蛋白质-肽复合物对接	利用基于AlphaFold-Multimer的架构，通过特权知识蒸馏方法提升蛋白质-肽对接性能	需要进一步验证在更广泛数据集上的性能	改进蛋白质-肽复合物的对接预测精度	蛋白质-肽相互作用	结构生物学	NA	深度学习	AlphaFold-Multimer (AFM), DistPepFold	蛋白质-肽复合物结构数据	两个蛋白质-肽复合物数据集
916	2025-07-15	Mild to moderate COPD, vitamin D deficiency, and longitudinal bone loss: the Multi-ethnic Study of Atherosclerosis 2025-Oct, Bone IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.bone.2025.117550 PMID:40449861	研究论文	本研究探讨了轻度至中度慢性阻塞性肺疾病（COPD）与维生素D缺乏对纵向骨密度（BMD）下降的影响	首次在轻度至中度COPD患者中研究了维生素D缺乏与骨密度下降的关系，并发现维生素D缺乏在COPD患者骨密度下降中起关键作用	研究样本量相对较小，且仅关注了胸椎骨密度，未评估其他骨骼部位	探究轻度至中度COPD患者中维生素D缺乏与骨密度下降的关系	1226名来自多种族动脉粥样硬化研究的参与者，其中173名患有轻度至中度COPD	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	深度学习算法	医学影像数据	1226名参与者（173名轻度至中度COPD患者，1053名非COPD患者）
917	2025-07-15	NeuroCL: A deep learning approach for identifying neuropeptides based on contrastive learning 2025-Oct, Analytical biochemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.ab.2025.115920 PMID:40466845	研究论文	本文提出了一种基于对比学习的深度学习方法NeuroCL，用于高效识别神经肽	NeuroCL利用对比学习和交叉注意力机制，有效捕获数据细微差别，提升神经肽识别的准确性和特征连接	未提及具体的数据集规模或模型在不同数据集上的泛化能力	开发一种高效识别神经肽的深度学习方法，以促进相关疾病的早期诊断和靶向治疗	神经肽（NPs）	机器学习	NA	对比学习、交叉注意力机制	深度学习模型	生物分子数据	未提及具体样本数量
918	2025-07-15	Introducing societal issues in an upper level STEM course increases student engagement and knowledge transfer 2025-Sep, Developmental biology IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.ydbio.2025.05.029 PMID:40456506	研究论文	本文探讨了在高级STEM课程中引入社会问题如何提高学生的参与度和知识迁移能力	提出了一个三步框架，将生殖权利等社会正义问题融入发育生物学课程，以增强学生的科学内容知识和科学传播技能	研究仅针对一门高级发育生物学课程，样本可能不具有广泛代表性	探索通过社会问题提高STEM学生学习效果的方法	高级发育生物学课程的学生	教育研究	NA	NA	NA	NA	未明确说明具体样本量，仅提及一门课程的学生
919	2025-07-15	Expanding point cloud statistical shape model applications: Generalized vascular modeling for population-level hemodynamic simulations 2025-09, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108924 PMID:40592009	研究论文	提出一种结合点云统计形状建模和HDBSCAN聚类的新工作流程，用于高效表征颈内动脉的几何形状并分析其血流模式	提出Tier-2工作流程，整合点云统计形状建模与HDBSCAN聚类，显著提升血流动力学模拟的准确性和效率	研究主要关注颈内动脉，未验证在其他血管的适用性	开发一种高效准确的方法，用于群体水平的血流动力学研究	颈内动脉的几何形状和血流模式	数字病理学	心血管疾病	点云统计形状建模(Pcd-SSM), HDBSCAN聚类, 计算流体动力学(CFD)	PCA, 深度学习Pcd-SSM	时间飞跃磁共振血管成像(TOF-MRA)数据	229例颈内动脉(171例正常，58例有30-50%狭窄)
920	2025-07-15	Monitoring kidney microanatomy during ischemia-reperfusion using ANFIS optimized CNN 2025-Aug, International urology and nephrology IF:1.8Q3 DOI:10.1007/s11255-025-04449-7 PMID:40100537	研究论文	该研究提出了一种基于自适应神经模糊推理系统优化的Resnet50卷积神经网络（ANFIS-CNN）方法，用于监测肾脏疾病	结合ANFIS和Resnet50优化CNN，提高了肾脏疾病分类的准确率、召回率和精确度	研究仅使用了标准数据库中的OCT图像，未涉及实际临床数据的验证	提高肾脏疾病监测的图像识别性能	肾脏微解剖结构	数字病理学	肾脏疾病	光学相干断层扫描（OCT）	ANFIS-Resnet50优化CNN	图像	NA