深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 49123 篇文献，本页显示第 10001 - 10020 篇。
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 10001 | 2026-05-02 |
HLABrew for Human Leukocyte Antigen Class I-Presented Epitope Recognition and Mimotope Discovery
2026-Apr-30, Journal of chemical information and modeling
IF:5.6Q1
DOI:10.1021/acs.jcim.6c00337
PMID:42062220
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研究论文 | 提出了一个统一深度学习框架HLABrew，用于HLA I类表位预测和等位基因特异性模拟肽设计 | 集成Transformer、变分自编码器和双重交叉注意力机制，实现层级和等位基因感知的表征，能准确解卷多等位基因免疫肽组学数据并恢复等位基因特异性结合基序 | NA | 开发用于HLA I类呈递表位识别和模拟肽发现的深度学习框架 | HLA I类呈递表位和等位基因特异性模拟肽 | 机器学习 | NA | 免疫肽组学 | Transformer、变分自编码器 | 肽序列数据 | NA | NA | Transformer、变分自编码器、双重交叉注意力 | NA | NA |
| 10002 | 2026-05-02 |
Microinterventional in-sensor computing system for real-time metabolic health assessment
2026-Apr-30, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-026-72520-7
PMID:42062300
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研究论文 | 提出一种仿生自锚定微介入传感器内计算系统，用于实时代谢健康评估 | 结合海星吸盘微针自锚定机制与轻量级深度学习算法，在硬币大小嵌入式电路上实现98.68%诊断准确率和120小时电池寿命，显著降低信号波动并增强信号强度 | 仅在猪模型中验证，未进行人体临床试验；未讨论不同个体差异对自锚定机制的影响 | 开发可穿戴传感器内计算系统，实现动态日常环境中高保真代谢风险分层 | 猪模型中的间质液生物标志物动态监测 | 机器学习 | 代谢性疾病 | 微针生物传感器 | 轻量级深度学习算法 | 生物信号 | 猪模型（未提供具体数量） | NA | 轻量级神经网络 | 诊断准确率, 电池寿命 | 硬币大小嵌入式电路 |
| 10003 | 2026-05-02 |
Deep-learning based quantitative evaluation of postoperative atelectasis following right upper lobectomy
2026-Apr-30, NPJ digital medicine
IF:12.4Q1
DOI:10.1038/s41746-026-02683-6
PMID:42062447
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研究论文 | 基于深度学习框架自动量化右上肺叶切除术后肺不张严重程度，并评估其与临床结局的关联 | 首次开发全自动化深度学习框架对术后肺不张进行客观量化分级，提出标准化容积指标（右中叶/右肺体积比等）替代传统主观评分，并证实其与支气管镜需求等临床结局存在统计学关联 | 单中心回顾性研究、样本量有限（236例）、仅针对右上肺叶切除术患者，普适性需进一步验证 | 建立客观、可复制的深度学习评估体系，量化右上肺叶切除术后肺不张严重程度及临床影响 | 2008-2023年接受右上肺叶切除术的236例患者 | 计算机视觉 | 肺不张 | CT影像分割 | nnU-Net v2 | 影像 | 236例患者的术前术后CT影像 | NA | nnU-Net v2 | 容积测量值、体积比、比值比、p值 | NA |
| 10004 | 2026-05-02 |
Evaluating model generalizability for suicide attempt risk prediction: traditional machine vs deep learning
2026-Apr-30, Npj mental health research
DOI:10.1038/s44184-026-00209-2
PMID:42062536
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研究论文 | 评估自杀企图风险预测模型在传统机器学习和深度学习中的泛化能力 | 首次进行外部验证，比较机器学习和深度学习在表格化医疗数据上的自杀企图风险预测表现 | 模型泛化能力不足，深度学习灵敏度更高但整体性能不及机器学习 | 评估并比较机器学习和深度学习模型在跨医疗环境下的自杀企图风险预测泛化能力 | 超过750,000次马萨诸塞大学纪念医疗中心的患者就诊记录 | 机器学习 | 自杀行为 | NA | 机器学习, 深度学习 | 表格数据 | 超过750,000次患者就诊记录 | NA | NA | NA | NA |
| 10005 | 2026-05-02 |
DeepSeMS: revealing the hidden biosynthetic potential of the global ocean microbiome with a large language model
2026-Apr-30, Nature computational science
IF:12.0Q1
DOI:10.1038/s43588-026-00983-1
PMID:42062603
|
研究论文 | 提出基于Transformer的大型语言模型DeepSeMS，从生物合成基因簇序列预测次级代谢产物化学结构，并应用于全球海洋微生物组揭示隐藏的生物合成潜力 | 首次利用Transformer大型语言模型从BGC序列直接预测次级代谢产物化学结构，通过功能域编码和特征对齐数据增强提升预测准确性 | 对隐秘BGC结构复杂性和模块化生物合成域底物耐受性及交叉反应性的处理仍需改进 | 揭示全球海洋微生物组中未被挖掘的生物合成潜力，为抗生素发现提供新途径 | 全球海洋微生物组的生物合成基因簇及其对应的次级代谢产物 | 自然语言处理 | 抗生素相关疾病 | 宏基因组测序 | Transformer | 序列数据 | 全球海洋宏基因组数据集，含超过60,000种次级代谢产物 | PyTorch | Transformer | 预测有效性比率 | NA |
| 10006 | 2026-05-02 |
The impact of scanner domain shift on deep learning performance in medical imaging: an experimental study
2026-Apr-30, International journal of computer assisted radiology and surgery
IF:2.3Q2
DOI:10.1007/s11548-026-03655-7
PMID:42062639
|
研究论文 | 本研究通过广泛实验评估了不同模态（X射线、CT、MRI）下扫描仪域偏移对深度神经网络性能的影响 | 首次系统性地跨多种模态和诊断任务量化扫描仪域偏移对深度学习性能影响的实验研究 | 未提及具体局限性，但可推断研究主要关注性能下降的量化，而非提出有效的域适应方法 | 评估扫描仪域偏移对卷积神经网络在不同自动诊断任务中性能的影响，并量化性能下降程度 | 常见放射学模态（X射线、CT、MRI）的医学图像 | 计算机视觉 | NA | NA | 卷积神经网络 | 图像 | NA | NA | 卷积神经网络 | 性能下降程度（具体指标未明确，可能涉及准确性等） | NA |
| 10007 | 2026-05-02 |
DeepTYLCV: An interpretable and experimentally validated AI model for predicting virulence of different tomato yellow leaf curl virus strains
2026-Apr-29, Plant communications
IF:9.4Q1
DOI:10.1016/j.xplc.2026.101877
PMID:42063254
|
研究论文 | 提出一种可解释且经实验验证的深度学习模型DeepTYLCV，用于预测不同番茄黄化曲叶病毒株系的毒力 | 首次结合蛋白语言模型嵌入和最优串联常规描述符，采用Transformer编码器与多尺度CNN混合架构，直接从病毒基因组ORF序列预测毒力，并实现1D-Grad-CAM++可解释性分析 | 未提及模型的跨宿主或跨病毒泛化能力，以及在实际田间应用中应对数据多样性和实时性挑战的性能 | 开发一个可直接从病毒基因组序列预测毒力的深度学习框架，用于番茄黄化曲叶病毒的早期监测和抗性管理 | 番茄黄化曲叶病毒全球来源的分离株开放阅读框序列 | 机器学习 | 番茄黄化曲叶病毒病害 | 蛋白质语言模型、多尺度CNN、Transformer编码器 | 混合神经网络（Transformer + 多尺度CNN） | 核苷酸序列（病毒ORF序列） | 全球来源的TYLCV序列数据集（具体数量未在摘要中提及），以及15个未表征或代表性分离株的实验验证 | PyTorch | Transformer编码器、多尺度卷积神经网络 | 准确率、一致性（预测与实验症状严重度达到100%一致） | 未在摘要中提及 |
| 10008 | 2026-05-02 |
VerteRo: A Fully Automated Deep Neural Network Tool for Estimating Axial Vertebral Body Rotation in Adolescent Idiopathic Scoliosis
2026-Apr-28, Global spine journal
IF:2.6Q1
DOI:10.1177/21925682261448826
PMID:42049289
|
研究论文 | 开发并验证了VerteRo，一种基于深度学习的全自动工具，用于从标准PA脊柱侧弯X光片中高精度估计轴向椎体旋转，克服了分类分级系统的局限性 | 提出了一种全自动、端到端的深度学习解决方案，用于从PA X光片中定量评估轴向旋转，相比分类分级方法提高了客观性 | 这是一项初步研究，需进一步验证才能应用于临床决策支持 | 开发并验证一种全自动深度学习工具，用于估计青少年特发性脊柱侧弯的轴向椎体旋转 | 青少年特发性脊柱侧弯患者的椎体旋转 | 计算机视觉 | 青少年特发性脊柱侧弯 | X光片 | 卷积神经网络 | 图像 | 97例AIS X光片 | NA | Faster R-CNN, YOLOv11 L, YOLOv12 L | 平均绝对误差, F1分数, 等级一致性 | NA |
| 10009 | 2026-05-02 |
Retraction Note: A novel approach integrating topological deep learning from EEG Data in Alzheimer's disease
2026-Apr-28, Scientific reports
IF:3.8Q1
DOI:10.1038/s41598-026-50185-y
PMID:42050120
|
NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10010 | 2026-05-02 |
Deep Learning for Cardiac Image Analysis: Unveiling Advances in Deep Learning Architectures
2026-Apr-24, JACC. Cardiovascular imaging
DOI:10.1016/j.jcmg.2026.03.007
PMID:42065698
|
综述 | 讨论深度学习在心脏图像分析中的进展，包括图神经网络、Transformer、隐式神经表示、生成对抗网络和基础模型等新方法 | 系统综述了深度学习心脏图像分析中的多种新兴架构，如非欧几里得数据表示、动态成像序列建模与连续空间重建 | 未涵盖临床验证试验的实证结果，且未对不同架构进行直接性能对比 | 总结深度学习在心脏图像分析方法上的创新及其挑战与未来方向 | 心脏图像分析中的深度学习架构 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | NA | 图神经网络、Transformer、隐式神经表示、生成对抗网络、基础模型 | 图像 | NA | NA | 图神经网络、Transformer、隐式神经表示、生成对抗网络、基础模型 | NA | NA |
| 10011 | 2026-05-02 |
Deep learning-enabled ratiometric signal transduction for portable and intelligent colorimetric LAMP biosensing of Vibrio vulnificus
2026-Apr-22, Analytical biochemistry
IF:2.6Q2
DOI:10.1016/j.ab.2026.116136
PMID:42031193
|
研究论文 | 报道了一种结合深度学习比率信号转导策略的智能生物传感平台，用于自动检测创伤弧菌 | 首次将深度学习增强的比率信号转导与环介导等温扩增结合，通过自定义底部照明光学模块和绿蓝通道比率分析，有效抑制环境光噪声，将分析灵敏度比传统凝胶电泳提高一个数量级 | 未提及 | 开发便携式、智能化的病原体现场分子诊断平台 | 创伤弧菌 | 机器学习, 数字病理学 | 创伤弧菌感染 | 环介导等温扩增 (LAMP) | 卷积神经网络 (CNN) | 图像 | 5 μL 样品 | NA | CNN | 精确率, 召回率, 检测限, 相关系数 | NA |
| 10012 | 2026-05-02 |
Docking-based virtual screening: Past, present, and future
2026-Apr-15, Biophysical journal
IF:3.2Q2
DOI:10.1016/j.bpj.2026.04.011
PMID:41992616
|
综述 | 综述了基于分子对接的虚拟筛选的过去、现在和未来 | 系统总结了基于模板的方法、深度学习对接与打分函数、大规模和超大规模对接战役等最新进展 | 讨论了当前挑战，如方法准确性、计算资源需求及实际应用中的限制 | 回顾DBVS方法的发展历程，总结最新进展，并展望未来方向以提升早期药物发现的实际影响 | DBVS工作流程的主要组成部分（配体结合位点识别、化学库准备、分子对接方法）及其改进策略 | 计算机辅助药物设计 | NA | 分子对接、虚拟筛选 | 深度学习模型（如用于对接和打分） | 分子结构数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10013 | 2026-05-02 |
ANNalog: generation of MedChem-similar molecules
2026-Apr-15, Journal of cheminformatics
IF:7.1Q1
DOI:10.1186/s13321-026-01186-6
PMID:41987312
|
研究论文 | 提出了一种基于Transformer的序列到序列生成模型ANNalog，用于生成与药物化学相似的分子类似物 | 使用同一生物活性测定中的分子对训练生成模型，能同时生成结构相似类似物和进行骨架跃迁，并采用编辑距离引导的对齐预处理提升性能 | NA | 生成兼具结构相似性和骨架跃迁能力的药物化学类似物 | 从ChEMBL33数据库中提取的同一生物活性测定中的分子对 | 机器学习 | NA | NA | Transformer | SMILES字符串 | 使用ChEMBL33数据库中的分子对，具体数量未提及 | NA | Transformer | NA | NA |
| 10014 | 2026-05-02 |
Altered chromatin accessibility and nucleosome positioning landscape upon HDAC and LSD1 inhibition in cancer cell
2026-Apr-11, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.04.08.717275
PMID:41993470
|
研究论文 | 介绍了一种结合深度学习自动分析染色质可及性图谱的多模态平台，用于研究HDAC和LSD1抑制对癌细胞中染色质可及性和核小体定位的影响 | 首次整合NicE-viewSeq与自动化深度学习空间分辨染色质可及性分析，揭示了单药与双药抑制策略的比较效果及CoREST-RUNX调控轴机制 | NA | 探索HDAC和LSD1抑制对癌细胞染色质可及性和核小体定位的影响及机制，优化组合表观遗传治疗策略 | 癌细胞 | 机器学习 | 癌症 | NicE-viewSeq | 深度学习 | 测序数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 10015 | 2026-05-02 |
Graph transformer for ancient ancestry inference
2026-Apr-07, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.64898/2026.04.05.714076
PMID:41993422
|
研究论文 | 利用图变换器从古代祖先的基因重组图中推断局部祖先 | 将图变换器引入古代祖先推断框架，利用深度学习改进基于古代DNA参考的局部祖先推断准确性 | NA（摘要未提及局限性） | 开发一种基于图变换器（ARGMix）的方法，利用古代DNA样本作为参考，提高混合人群中局部祖先推断的准确性和鲁棒性 | 古代和现代欧洲人群的DNA样本 | 机器学习 | NA | 古代DNA测序 | 图变换器 | 基因序列数据 | NA（摘要未明确样本数量） | PyTorch | 图变换器 | 准确率, 鲁棒性 | NA（摘要未提及） |
| 10016 | 2026-05-02 |
GAZE2REPORT: RADIOLOGY REPORT GENERATION VIA VISUAL-GAZE PROMPT TUNING OF LLMS
2026-Apr-07, ArXiv
PMID:41994171
|
研究论文 | 提出GAZE2REPORT框架，通过扫描路径预测模块和图神经网络生成视觉-注视联合令牌，结合指令和报告令牌微调大语言模型的LoRA层，实现无注视输入的放射学报告自动生成 | 首次将眼动注视数据作为医学先验知识融入放射学报告生成流程，提出扫描路径预测模块实现在推理阶段无需真实眼动数据，通过视觉-注视联合令牌与指令令牌的多模态提示微调大语言模型 | 多模态数据融合的复杂性、眼动数据获取成本高、推理阶段缺乏真实注视输入的实用性限制 | 提升放射学报告生成质量与可解释性，实现医生视觉注意力与AI决策过程的对齐 | 放射学报告生成任务中的医学影像与眼动注视数据 | 自然语言处理、计算机视觉、数字病理学 | 未明确指定具体疾病类别 | 眼动追踪、扫描路径预测 | 大语言模型（LLM）、图神经网络（GNN） | 医学影像、眼动注视数据、文本报告 | 未在摘要中说明样本数量 | PyTorch | LoRA微调的大语言模型、图神经网络、扫描路径预测模块 | 未在摘要中说明评估指标 | NA |
| 10017 | 2026-05-02 |
Monotherapy cancer drug-blind response prediction is limited to intraclass generalization
2026-Apr, PLoS computational biology
IF:3.8Q1
DOI:10.1371/journal.pcbi.1013232
PMID:42018603
|
研究论文 | 本文量化了单药癌症药物反应预测模型在药物盲测中的泛化能力，发现其受限于药物间机制重叠，并揭示了数据集行为是性能瓶颈而非模型本身 | 首次量化了药物盲测泛化能力对药物机制重叠的依赖，并证明单一机制训练可显著提升特定机制的预测性能 | 研究仅基于现有大型药基因组学数据集，无法预先确定克服药物盲测失败所需的数据量，且未涉及新数据采集的实验验证 | 阐明单药癌症药物反应预测模型在药物盲测中失败的根本原因，并评估模型泛化能力的真实来源 | 多种深度学习模型架构和多个大型药基因组学数据集中的细胞系药物反应 | 机器学习 | 癌症 | NA | 深度学习模型（多种架构） | 药基因组学数据 | 多个大型药基因组学数据集中的细胞系和药物，具体数量未明确 | NA | NA（文中提及多种架构但未具体列出） | NA（文中提及性能评估但未明确具体指标） | NA |
| 10018 | 2026-05-02 |
Artificial Intelligence-Based Exosome Analysis for Improving Diagnostic Performance of Breast Lesions on Ultrasound: Protocol of a Prospective, Multicenter Cohort Study
2026-Apr, Journal of breast cancer
IF:2.2Q3
DOI:10.4048/jbc.2025.0206
PMID:41918185
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研究论文 | 一项前瞻性多中心队列研究，评估基于外泌体的表面增强拉曼光谱与人工智能平台（exosome-SERS-AI）对超声诊断可疑乳腺病变的增效作用 | 首次在临床试验中系统评估外泌体SERS-AI技术联合超声对BI-RADS 3-5级乳腺病变的诊断性能提升效果 | 该研究为方案描述，尚未完成数据采集和分析，结果需待2026年揭晓 | 评估exosome-SERS-AI能否提高超声对可疑乳腺病变的诊断准确性 | 乳腺病变患者的血浆外泌体样本及超声影像数据 | 机器学习 | 乳腺癌 | 表面增强拉曼光谱（SERS）、外泌体分离技术 | 深度学习模型（未指定具体类型） | 拉曼光谱信号、超声影像、组织病理数据 | 500名40岁以上女性患者（各250例良性和恶性病变） | NA | NA | 敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值、受试者工作特征曲线下面积 | NA |
| 10019 | 2026-05-02 |
Transfer Learning From Hand-Trained Deep Learning Models to Estimate Bone Age From Knee Radiographs
2026-Apr, Orthopaedic journal of sports medicine
IF:2.4Q2
DOI:10.1177/23259671261424923
PMID:42063486
|
research paper | 基于膝关节X光片，利用迁移学习从手工训练的深度学习模型估算骨骼年龄 | 首次利用膝关节X光片通过深度学习模型进行骨骼年龄估算，避免了传统方法需额外手部X光片的辐射暴露，且模型性能优于现有方法 | 需要外部验证和模型优化才能应用于日常临床实践 | 开发基于膝关节X光片的深度学习模型用于骨骼年龄估算 | 18岁及以下骨科患者的膝关节X光片 | computer vision, machine learning | geriatric disease | NA | ConvNeXT | image | 2374张裁剪后的膝关节图像 | NA | ConvNeXT | mean absolute error, Bland-Altman analysis, saliency maps | NA |
| 10020 | 2026-05-02 |
Novel two-stage deep learning framework for automated pressure injury classification
2026-Mar-27, BMJ health & care informatics
IF:4.1Q2
DOI:10.1136/bmjhci-2025-101636
PMID:41895731
|
研究论文 | 提出一个两阶段深度学习框架，用于自动从临床图像中对压力损伤进行分期 | 通过结合目标检测（YOLOv9）和图像分类（DenseNet161）的两阶段方法，无需手动定位病灶即可实现自动化分期，提高临床可解释性 | 在处理伤口内异质性、早期细微边界识别以及图像质量差异方面仍存在挑战 | 开发一个直接从临床图像自动进行压力损伤分期的AI框架，以提高诊断准确性和一致性 | 中国医科大学医院收集的1807张压力损伤图像 | 计算机视觉 | 压力损伤 | NA | YOLOv9, DenseNet161 | 图像 | 1807张压力损伤图像（训练及验证集），测试集n=365 | PyTorch | YOLOv9, DenseNet161 | 准确率, 灵敏度, 特异度, F1分数, AUC, mAP@0.5 | NA |