深度学习在生物医药领域的应用

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	算法框架	模型架构	性能指标	计算资源
901	2026-03-30	Dual-Stream Deep Feature and Cell Phenotype Fusion Model for the Diagnosis of Myeloproliferative Neoplasms 2026-Feb-19, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2026.106090 PMID:41722652	研究论文	本研究提出了一种新颖的双流深度特征与细胞表型融合模型（DS-DFCPF），用于改进骨髓增殖性肿瘤（MPNs）的诊断	首次将全切片图像的深度学习特征与细胞（特别是巨核细胞）表型数据融合，采用双流方法增强MPN亚型区分能力	未明确提及模型在外部验证集上的泛化性能或计算效率的具体限制	提高骨髓增殖性肿瘤（MPNs）亚型诊断的准确性和自动化水平	骨髓增殖性肿瘤（MPNs）患者样本，重点关注巨核细胞等细胞成分	数字病理学	骨髓增殖性肿瘤	全切片图像分析、高级图像处理技术	CNN	图像	411个患者样本	NA	双流深度特征与细胞表型融合模型（DS-DFCPF）	NA	NA
902	2026-03-30	Characterising processing conditions that artifactually bias human brain tissue transcriptomes 2026-Feb-17, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-68872-9 PMID:41702898	研究论文	本研究通过分析成人脑组织转录组数据，揭示了尸检后处理条件（时间和温度）如何引入人工偏差，并开发了深度学习模型预测这些偏差	首次系统性地定义了脑组织处理过程中产生的基因签名偏差（BAGs），并开发了深度学习工具TTRUTH来预测和标准化这些偏差	研究仅基于成人脑组织样本，未涵盖其他年龄组或疾病状态，且样本量相对有限	表征尸检脑组织处理条件对转录组数据的人工偏差影响，以提高数据标准化和解释能力	成人脑组织样本	生物信息学	NA	RNA-seq, 单核RNA-seq	深度学习	转录组数据	NA	NA	NA	NA	NA
903	2026-03-30	Risk Prediction of Chronic Kidney Disease Progression in Type 2 Diabetes Mellitus Across Diverse Populations 2026-Feb-16, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-026-02439-2 PMID:41699026	研究论文	本研究开发了基于深度学习的预后模型，用于预测2型糖尿病患者的慢性肾病进展风险	利用大规模纵向电子健康记录数据，开发了适用于亚洲人群的个性化预测工具，并通过外部验证确认了模型的泛化能力	模型主要基于香港地区数据开发，虽经外部验证，但在其他种族或地区的适用性仍需进一步研究	预测2型糖尿病患者慢性肾病进展风险，实现早期风险分层和个性化干预	2型糖尿病患者，特别是亚洲人群	机器学习	慢性肾病	电子健康记录分析	深度学习模型	临床数据、生化数据、处方历史数据	569,680名个体（来自香港165家公共医疗机构），并包括UK Biobank和CHARLS队列的外部验证	NA	NA	AUC（曲线下面积）	NA
904	2026-03-30	A deep learning model integrating structured data and clinical text for predicting atrial fibrillation recurrence 2026-Feb-16, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-026-02436-5 PMID:41699044	研究论文	本研究开发了一种整合结构化数据和临床文本的双分支深度学习模型，用于预测心房颤动消融术后的复发风险	首次提出一种结合1D ResNet处理结构化数据和多种大型语言模型（LLaMA-7B, Phi2-2.7B, Mistral-7B, MedGemma-27B）编码临床文本的双分支深度学习框架，用于多模态围手术期数据的AF复发预测，其中集成MedGemma的模型表现最佳	研究为回顾性多中心设计，可能存在选择偏倚；模型性能需在前瞻性队列中进一步验证；未详细探讨不同LLM特征提取对模型性能影响的具体机制	开发并验证一种整合多模态围手术期数据的深度学习模型，用于预测心房颤动消融术后的复发风险，以识别高风险患者并指导针对性干预	接受心房颤动消融术的患者	数字病理学	心血管疾病	NA	深度学习, 大型语言模型	结构化数据, 临床文本	2508名来自中国五家医疗中心的患者（训练队列、验证队列和测试队列）	PyTorch, Hugging Face Transformers	1D ResNet, LLaMA-7B, Phi2-2.7B, Mistral-7B, MedGemma-27B	曲线下面积	NA
905	2026-03-30	Dielectrocapillarity for exquisite control of fluids 2026-Feb-12, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-69482-1 PMID:41680166	研究论文	本文通过整合液体状态理论和深度学习，揭示了电场梯度如何调控流体结构和毛细现象，并提出了“介电毛细作用”作为控制纳米孔中流体行为的新机制	首次建立了严格的电场梯度调控流体行为的微观第一性原理理论，并展示了其在相变、毛细凝结和多孔介质流体吸收中的可调控制	NA	研究电场梯度对极性流体结构和毛细现象的控制机制	极性流体、纳米孔材料、液体-气相变、毛细凝结	机器学习	NA	深度学习	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
906	2026-03-30	Global daily 9 km remotely sensed soil moisture (2015-2025) with microwave radiative transfer-guided learning 2026-Feb-12, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-06721-6 PMID:41680217	研究论文	本研究开发了一个过程引导机器学习框架，结合微波辐射传输模型理论和深度学习，以生成2015年至2025年全球每日9公里分辨率的地表土壤水分数据	通过整合辐射传输模型理论和深度学习，设计基于Kling-Gupta效率的损失函数，并利用模型模拟进行预训练和现场测量进行微调，克服了传统SMAP土壤水分产品在密集植被和复杂地表区域的精度限制	未明确说明模型在极端气候条件或特定地理区域（如永久冻土或高纬度地区）的适用性和潜在偏差	提高全球地表土壤水分的估计精度，以支持水资源和生态系统管理	全球陆地生态系统的地表土壤水分	机器学习	NA	微波辐射传输模型，深度学习	深度学习模型	遥感数据，现场测量数据	覆盖全球每日9公里分辨率数据（2015年4月至2025年6月），并使用独立现场测量进行验证	未明确指定，但涉及深度学习框架	过程引导机器学习框架	相关系数R，无偏均方根误差	NA
907	2026-03-30	EfficientNetB7-Based Deep Learning Framework for Enhanced Classification of Lung and Colon Cancer Histopathological Images 2026-02-06, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/68812 PMID:41729802	研究论文	本研究提出了一种基于预训练EfficientNetB7的深度学习框架，用于增强肺和结肠癌组织病理学图像的分类，准确率达到96%	结合高级预处理、微调和特定领域数据增强技术优化模型性能，有效解决了类别不平衡和细微组织学变异问题，并通过多种数据增强和早停策略防止过拟合	未明确说明模型在其他癌症类型或更大数据集上的泛化能力，且未详细讨论计算资源需求	开发一个高效的深度学习模型，用于肺和结肠癌组织病理学图像的早期准确分类，以辅助临床诊断	肺和结肠组织病理学图像	数字病理学	肺癌, 结肠癌	组织病理学成像	CNN	图像	NA	NA	EfficientNetB7	准确率	NA
908	2026-03-30	Solar Power Forecasting Using Hybrid Deep Learning: Performance Enhancement with Random Forest-BiLSTM and Ensemble Modeling 2026-02-03, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/69743 PMID:41729804	研究论文	本研究提出了一种混合深度学习集成方法，用于通过捕捉辐照度数据中的复杂时间依赖性来预测太阳能发电量	提出了一种集成前三名架构的逆MAE加权平均集成模型，与最佳个体模型相比，预测误差降低了6.2%，有效平衡了模型优势并增强了预测鲁棒性	NA	提高太阳能发电预测的准确性，以支持电网集成和可再生能源系统的运行稳定性	太阳能发电预测	机器学习	NA	NA	RF-BiLSTM, CNN-LSTM, CNN-BiLSTM, CNN-GRU, CNN-Transformer	历史时间序列数据	NA	NA	RF-BiLSTM, CNN-LSTM, CNN-BiLSTM, CNN-GRU, CNN-Transformer	R², MAE, MSE	NA
909	2026-03-30	Deep Learning Automated Measurement of Shunt Severity with Estimation of Uncertainty in 4D Flow MRI 2026-Feb, Radiology. Cardiothoracic imaging DOI:10.1148/ryct.250138 PMID:41711549	研究论文	本研究开发了一种深度学习系统，用于全自动测量四维血流MRI中的系统性和肺血流，以评估分流严重性	提出了一种深度学习系统，能够全自动化进行三维定位和二维分割，计算主动脉和肺动脉的净血流，并估计测量不确定性	研究样本量有限（共188例临床检查），且为回顾性研究，可能影响结果的普适性	评估深度学习系统在四维血流MRI中全自动测量血流量的可行性	临床四维血流MRI检查数据，包括有和无分流的患者	医学影像分析	先天性心脏病	四维血流MRI	CNN	MRI图像	188例临床四维血流MRI检查用于开发，71例患者用于验证	NA	卷积神经网络	Pearson相关系数, Bland-Altman分析	NA
910	2026-03-30	AUTOENCODIX: a generalized and versatile framework to train and evaluate autoencoders for biological representation learning and beyond 2026-01, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-025-00916-4 PMID:41366150	研究论文	本文介绍了一个名为AUTOENCODIX的开源框架，用于标准化和灵活地预处理、训练和评估自编码器架构，以促进生物表示学习	提出了一个标准化、多功能且可推广的自编码器训练与评估框架，克服了现有实现缺乏标准化、可比较性和通用性的问题	未明确提及具体局限性，但可能涉及框架在不同数据模态或应用场景中的泛化能力验证	开发一个通用框架，以标准化和优化自编码器在生物表示学习中的训练与评估过程	自编码器架构，包括基于本体和跨模态的自编码器	机器学习	泛癌研究	单细胞测序，成像技术	自编码器	多模态数据，包括基因组数据和成像数据	NA	NA	基于本体的自编码器，跨模态自编码器	输入数据重建能力，嵌入质量，基于本体的嵌入可解释性可靠性	NA
911	2026-03-30	Feasibility of deep learning-accelerated HASTE-FS for pancreatic cystic lesion surveillance: comparison with conventional HASTE and MRCP 2025-Nov-18, Abdominal radiology (New York) DOI:10.1007/s00261-025-05265-4 PMID:41251737	研究论文	本研究比较了深度学习加速的HASTE-FS序列与常规HASTE序列及MRCP在胰腺囊性病变检测、表征和监测中的性能	首次将深度学习重建技术应用于单次激发脂肪饱和T2加权序列（DL HASTE-FS），并系统评估其在胰腺囊性病变监测中替代传统MRCP的可行性	研究为回顾性设计，样本量相对较小（91例患者），且仅使用单一3T MRI设备，可能影响结果的普遍性	评估深度学习加速成像技术在胰腺囊性病变MRI监测中的应用价值	胰腺囊性病变患者	数字病理学	胰腺癌	MRI, MRCP, 深度学习重建	深度学习模型	医学影像	91例连续患者，其中70个预选索引PCL	NA	NA	Likert量表评分, 统计显著性p值	3T MRI设备
912	2026-03-30	RNA-ligand interaction scoring via data perturbation and augmentation modeling 2025-08, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-025-00820-x PMID:40555786	研究论文	本文介绍了一种基于序列的深度学习框架RNAsmol，用于预测RNA与小分子之间的相互作用	结合数据扰动与增强、基于图的分子特征表示和基于注意力的特征融合模块，无需结构输入即可准确预测RNA-小分子结合	受限于已验证的RNA-小分子相互作用数据有限和已知RNA结构稀缺	开发数据驱动的深度学习模型以预测RNA与小分子的相互作用	RNA与小分子之间的相互作用	机器学习	NA	深度学习	深度学习框架	序列数据	NA	NA	基于注意力的特征融合模块	十倍交叉验证、未见评估、诱饵评估	NA
913	2026-03-30	Memory kernel minimization-based neural networks for discovering slow collective variables of biomolecular dynamics 2025-07, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-025-00815-8 PMID:40495006	研究论文	本文提出了一种基于记忆核最小化的神经网络框架MEMnets，用于发现生物分子动力学中的慢集体变量	MEMnets基于积分广义主方程理论，通过编码非马尔可夫动力学到记忆核中，并最小化时间积分记忆核的上界来识别最优集体变量，克服了传统方法通常假设马尔可夫动力学的限制	未在摘要中明确提及	识别生物分子动力学中准确捕捉最慢时间尺度的集体变量，以理解蛋白质构象变化等生物过程	FIP35 WW结构域的折叠过程和细菌RNA聚合酶的钳口开放构象变化	机器学习	NA	深度学习	神经网络	生物分子动态数据	NA	NA	并行编码器网络	NA	NA
914	2026-03-30	Predicting adverse drug reactions for combination pharmacotherapy with cross-scale associative learning via attention modules 2025-07, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-025-00816-7 PMID:40588546	研究论文	本研究提出了一种名为OrganADR的关联学习增强模型，用于在器官层面预测联合药物治疗的不良反应	提出了一种结合器官层面ADR信息、分子层面药物信息以及基于网络的生物医学知识的集成表示方法，并采用多可解释模块，能够从器官角度阐明与ADR相关的关键蛋白质-蛋白质相互作用	未在摘要中明确说明	开发一种可解释的计算方法，以准确预测联合药物治疗的不良反应，服务于临床用药管理、药物开发和精准医疗	联合药物治疗及其在器官层面引发的不良反应	机器学习	NA	NA	深度学习	生物医学知识、药物分子信息、器官层面ADR信息	涉及15个器官的评估	NA	OrganADR	NA	NA
915	2026-03-30	Evaluating and mitigating bias in AI-based medical text generation 2025-05, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-025-00789-7 PMID:40269315	研究论文	本研究评估并缓解了基于AI的医疗文本生成中的偏见问题，提出了一种选择性优化算法以减少性能差异	首次在医疗文本生成领域系统研究公平性问题，并开发了一种针对弱势群体进行选择性优化的算法	未详细说明算法在不同医疗子领域的具体适用性限制	评估和缓解AI医疗文本生成系统中的偏见问题	基于深度学习的医疗文本生成系统	自然语言处理	NA	深度学习	深度学习模型	文本	NA	NA	NA	公平性指标	NA
916	2026-03-30	DNA data storage for biomedical images using HELIX 2025-05, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-025-00793-x PMID:40360759	研究论文	本文提出了一种名为HELIX的基于DNA的生物医学图像存储系统，旨在解决生物医学图像大规模长期存储的需求	HELIX系统针对生物医学图像特性设计了专用压缩算法，并引入了无需索引的错误校正编码，同时结合深度学习进行图像修复，提高了存储密度和解码速度	仅通过体外实验存储了两幅时空基因组学图像进行验证，样本规模较小，未涉及更广泛的生物医学图像类型	开发适用于生物医学图像的DNA数据存储系统	生物医学图像，特别是时空基因组学图像	数字病理学	NA	DNA数据存储，深度测序	深度学习	图像	两幅时空基因组学图像	NA	NA	图像质量（97.20%），测序深度（7×覆盖度）	NA
917	2026-03-30	Comprehensive prediction and analysis of human protein essentiality based on a pretrained large language model 2025-03, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00733-1 PMID:39604646	研究论文	本研究开发了一个基于序列的深度学习模型PIC，通过微调预训练蛋白质语言模型，全面预测和分析人类蛋白质必需性	PIC模型不仅显著优于现有方法预测人类必需蛋白质，还能提供跨人类、细胞系和小鼠三个层次的全面预测结果，并定义了蛋白质必需性评分以量化人类蛋白质必需性	NA	开发计算模型以预测人类必需蛋白质，并量化蛋白质必需性	人类蛋白质，包括617,462个人类微蛋白质	自然语言处理	乳腺癌	深度学习，预训练蛋白质语言模型	深度学习模型	蛋白质序列	617,462个人类微蛋白质	NA	预训练蛋白质语言模型	NA	NA
918	2026-03-30	Leveraging pharmacovigilance data to predict population-scale toxicity profiles of checkpoint inhibitor immunotherapy 2025-03, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00748-8 PMID:39715829	研究论文	本研究提出了一种名为DySPred的动态图卷积网络深度学习框架，利用大规模真实世界药物警戒数据来预测免疫检查点抑制剂在人群水平的毒性谱	引入动态图卷积网络来映射和预测免疫检查点抑制剂的毒性谱，能够准确预测不同人口队列和癌症类型的毒性风险，并在小样本场景中表现出韧性，同时揭示毒性随时间变化的趋势	NA	预测免疫检查点抑制剂在人群水平的毒性谱，以支持主动毒性监测和及时调整治疗与干预策略	免疫检查点抑制剂疗法及其诱导的毒性	机器学习	癌症	药物警戒数据分析	动态图卷积网络	药物警戒数据	大规模真实世界数据	NA	动态图卷积网络	NA	NA
919	2026-03-30	Deep learning large-scale drug discovery and repurposing 2024-08, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00679-4 PMID:39169261	研究论文	本文提出了一种基于线粒体表型变化进行药物作用机制识别的方法，并开发了名为MitoReID的深度学习模型	利用时间分辨的线粒体成像数据，首次将重识别框架应用于药物作用机制识别，为大规模药物发现和再利用提供了自动化、低成本的新途径	模型仅基于线粒体表型变化进行识别，可能无法覆盖所有药物作用机制；测试集仅包含6种未训练药物的验证	开发一种自动化、高通量的药物作用机制识别方法，以加速大规模药物发现和再利用	美国食品药品监督管理局批准的1,068种药物及其处理的细胞	计算机视觉	NA	时间分辨线粒体成像	CNN	图像	570,096张单细胞图像，覆盖1,068种药物	NA	Inflated 3D ResNet	Rank-1准确率, 平均精度均值	NA
920	2026-03-30	Discrete latent embedding of single-cell chromatin accessibility sequencing data for uncovering cell heterogeneity 2024-05, Nature computational science IF:12.0Q1 DOI:10.1038/s43588-024-00625-4 PMID:38730185	研究论文	本文提出了一种基于向量量化变分自编码器的深度生成模型CASTLE，用于从单细胞染色质可及性测序数据中提取离散潜在嵌入，以揭示细胞异质性	CASTLE模型采用离散潜在嵌入，克服了传统变分自编码器中高斯假设与真实数据不符的局限性，并能有效整合大规模参考数据集信息	未明确说明模型在处理极稀疏数据或特定细胞类型时的具体限制	开发一种深度生成模型，以改善单细胞表观基因组数据的下游分析，特别是细胞类型识别和可视化	单细胞染色质可及性测序数据	机器学习	NA	单细胞染色质可及性测序	变分自编码器, 深度生成模型	表观基因组数据	NA	NA	向量量化变分自编码器	细胞类型识别准确性, 可视化合理性	NA