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
1001	2025-07-22	Whole-body low-dose computed tomography in patients with newly diagnosed multiple myeloma predicts cytogenetic risk: a deep learning radiogenomics study 2025-Feb, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-024-04733-0 PMID:38937291	研究论文	本研究开发了一种基于全身低剂量CT的深度学习模型，用于预测多发性骨髓瘤患者的细胞遗传学异常	首次利用全身低剂量CT扫描结合深度学习技术预测多发性骨髓瘤的细胞遗传学风险	样本量相对较小（151例患者），且仅使用单一机构的患者数据	开发能够预测多发性骨髓瘤细胞遗传学异常的影像组学模型	新诊断的多发性骨髓瘤患者	数字病理学	多发性骨髓瘤	全身低剂量CT (WBLDCT), 荧光原位杂交 (FISH)	深度学习模型	医学影像	151例多发性骨髓瘤患者
1002	2025-07-22	Spatial transcriptomic clocks reveal cell proximity effects in brain ageing 2025-Feb, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-024-08334-8 PMID:39695234	研究论文	本研究通过空间转录组学技术构建了一个大脑衰老图谱，揭示了细胞邻近效应对脑衰老的影响	开发了空间衰老时钟模型，首次系统性地研究了衰老细胞对邻近细胞的影响及其在组织衰退中的作用	研究仅基于小鼠模型，人类大脑的类似效应尚需验证	探究脑衰老过程中细胞间相互作用的分子机制	420万个来自不同年龄阶段大脑的细胞	空间转录组学	神经退行性疾病	空间转录组学	机器学习模型（空间衰老时钟）、深度学习	单细胞转录组数据	420万个细胞，覆盖20个不同年龄阶段
1003	2025-07-22	Mapping the topography of spatial gene expression with interpretable deep learning 2025-Feb, Nature methods IF:36.1Q1 DOI:10.1038/s41592-024-02503-3 PMID:39849132	研究论文	该论文提出了一种名为GASTON的无监督深度学习算法，用于解析空间转录组数据中的基因表达模式	开发了GASTON算法，通过等深度概念构建组织切片的拓扑图，同时学习空间梯度和分段线性表达函数，以模拟基因表达的连续梯度和不连续变化	未提及具体的数据稀疏性处理方法的局限性或算法在其他类型组织中的适用性	解决空间转录组数据稀疏性问题，解析基因表达的空间模式	空间转录组数据	数字病理学	NA	空间转录组技术	深度学习	基因表达数据	多个组织样本（具体数量未提及）
1004	2025-07-22	Association of Epicardial Adipose Tissue Changes on Serial Chest CT Scans with Mortality: Insights from the National Lung Screening Trial 2025-Feb, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.240473 PMID:39964263	研究论文	本研究通过分析国家肺癌筛查试验中的连续低剂量CT扫描数据，探讨了心外膜脂肪组织（EAT）变化与死亡率之间的关联	首次利用自动深度学习算法量化EAT体积和密度的变化，并发现这些非典型变化与全因死亡率、心血管死亡率和肺癌死亡率显著相关	研究为二次分析，可能存在选择偏倚，且未考虑其他潜在混杂因素	探究心外膜脂肪组织变化与接受肺癌筛查人群死亡率的关系	国家肺癌筛查试验中的20,661名参与者	数字病理学	肺癌	低剂量CT扫描	深度学习算法	医学影像	20,661名参与者（平均年龄61.4岁，59.2%为男性）
1005	2025-07-22	Benchmarking protein language models for protein crystallization 2025-01-18, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86519-5 PMID:39827171	research paper	本文通过TRILL平台对开放蛋白质语言模型（PLMs）进行基准测试，用于预测蛋白质结晶倾向	比较了多种PLMs在预测蛋白质结晶倾向上的性能，并发现ESM2模型在多个评估指标上表现最佳，同时利用ProtGPT2模型生成了潜在可结晶的新型蛋白质	研究仅基于序列信息预测结晶倾向，未考虑其他可能影响结晶的因素	评估和比较蛋白质语言模型在预测蛋白质结晶倾向方面的性能	蛋白质序列及其结晶倾向	machine learning	NA	protein language models (PLMs), LightGBM, XGBoost	ESM2, Ankh, ProtT5-XL, ProstT5, xTrimoPGLM, SaProt, ProtGPT2	protein sequences	3000 generated proteins, 5 novel proteins identified as potentially crystallizable
1006	2025-07-22	Direct Prediction of 48 Month Survival Status in Patients with Uveal Melanoma Using Deep Learning and Digital Cytopathology Images 2025-Jan-13, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers17020230 PMID:39858012	研究论文	本研究利用深度学习技术分析数字细胞病理学图像，直接预测葡萄膜黑色素瘤患者的48个月生存状态	首次使用深度学习直接从数字细胞病理学图像预测葡萄膜黑色素瘤患者的长期生存状态，且模型能正确预测临床意外案例	样本量较小（74例患者），需要前瞻性验证	开发基于深度学习的葡萄膜黑色素瘤患者生存预测工具	葡萄膜黑色素瘤患者	数字病理学	葡萄膜黑色素瘤	细针穿刺活检（FNAB）、H&E染色、全切片扫描	人工神经网络（ANN）	数字细胞病理学图像	74例患者（207,260个独特ROI）
1007	2025-07-22	Multimodal deep learning improves recurrence risk prediction in pediatric low-grade gliomas 2025-Jan-12, Neuro-oncology IF:16.4Q1 DOI:10.1093/neuonc/noae173 PMID:39211987	研究论文	本研究探讨了深度学习在预测儿童低级别胶质瘤术后复发风险中的应用	结合临床特征和深度学习提取的MRI影像特征的多模态模型显著提高了术后无事件生存期的预测准确性	模型泛化能力有待提高，可能需要更大规模的多中心训练数据	改善儿童低级别胶质瘤术后复发风险预测	396名接受手术的儿童低级别胶质瘤患者	数字病理学	儿童低级别胶质瘤	深度学习	逻辑风险模型	MRI影像数据	396例患者（中位随访85个月）
1008	2025-07-22	Unsupervised deep learning of electrocardiograms enables scalable human disease profiling 2025-Jan-12, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01418-9 PMID:39799251	研究论文	本研究开发了一种深度学习去噪自编码器，用于从12导联心电图中检测人类疾病	利用无监督深度学习模型从心电图中识别与多种疾病的关联，并生成疾病特异性心电图波形	研究结果需要在更多独立数据集中进行验证	探索心电图在人类疾病检测中的潜力	12导联心电图数据	机器学习	心血管疾病	深度学习去噪自编码器	自编码器	心电图信号	三个独立数据集中的约1,600种基于Phecode的疾病
1009	2025-07-22	Transformer-based modeling of Clonal Selection and Expression Dynamics reveals resistance mechanisms in breast cancer 2025-Jan-10, NPJ systems biology and applications IF:3.5Q1 DOI:10.1038/s41540-024-00485-8 PMID:39794360	研究论文	本文提出了一种基于Transformer的动态深度学习方法TraCSED，用于模拟克隆选择过程，揭示乳腺癌治疗中的耐药机制	提出TraCSED方法，能够识别与克隆选择相关的可解释基因程序及其时间点，揭示了传统差异分析方法未能发现的耐药机制	仅针对两种特定药物治疗的乳腺癌细胞进行研究，可能无法推广到其他癌症类型或治疗方式	研究乳腺癌细胞转录异质性及其对治疗反应的影响，揭示耐药机制	乳腺癌细胞	机器学习	乳腺癌	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	Transformer	基因表达数据	未明确提及具体样本数量，但使用了单细胞基因表达数据和条形码克隆的适应性数据
1010	2025-07-22	N2GNet tracks gait performance from subthalamic neural signals in Parkinson's disease 2025-Jan-04, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-024-01364-6 PMID:39755754	研究论文	本研究提出了一种名为N2GNet的新型深度学习回归模型，能够从帕金森病患者的丘脑底核局部场电位中实时追踪步态表现	N2GNet利用全面的频带（不仅限于β波段）从STN LFPs中追踪步态表现，相比现有算法具有更强的相关性和性能	研究样本量较小（18名帕金森病患者），且仅在原地踏步任务中验证了模型性能	开发一种能够实时追踪帕金森病患者步态表现的深度学习模型，以改进自适应脑深部电刺激疗法	帕金森病患者的丘脑底核局部场电位和步态表现	机器学习	帕金森病	深度学习	回归模型（N2GNet）	神经信号（STN LFPs）和地面反作用力数据	18名帕金森病患者
1011	2025-07-22	Drug molecular representations for drug response predictions: a comprehensive investigation via machine learning methods 2025-01-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84711-7 PMID:39748003	研究论文	本研究通过机器学习方法全面评估了药物分子表示在药物反应预测(DRP)中的效果	揭示了PubChem指纹或SMILES分子表示与深度学习模型结合可显著提升DRP性能，并指出最优药物分子表示选择取决于预测模型和具体DRP任务	未明确说明研究数据集的规模和多样性限制	评估不同药物分子表示在药物反应预测中的效果	药物分子表示和遗传特征	机器学习	NA	PubChem指纹、SMILES	深度学习模型	分子表示数据、遗传特征数据	NA
1012	2025-07-22	Automated MRI-based segmentation of intracranial arterial calcification by restricting feature complexity 2025-Jan, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.30283 PMID:39221515	研究论文	开发了一种基于MRI的深度学习模型，用于颅内动脉钙化的自动分割和检测	提出了一种在变分自编码器框架下的新型深度学习模型，并引入了一种理论上有依据的差异损失函数，以限制网络特征的复杂性，提高分割准确性和鲁棒性	NA	提高MRI上颅内动脉钙化的自动分割和检测能力	颅内动脉钙化	医学影像分析	心血管疾病	MRI	变分自编码器	MRI图像	113名受试者
1013	2025-01-15	Glomerular and Nephron Size and Kidney Disease Outcomes: A Comparison of Manual Versus Deep Learning Methods in Kidney Pathology 2025-Jan, Kidney medicine IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.xkme.2024.100939 PMID:39807248	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1014	2025-07-22	MMRT: MultiMut Recursive Tree for predicting functional effects of high-order protein variants from low-order variants 2025, Computational and structural biotechnology journal IF:4.4Q2 DOI:10.1016/j.csbj.2025.02.012 PMID:40070521	研究论文	本文介绍了一种名为MMRT的新型深度学习模型，用于预测高阶蛋白质变体的功能效应	MMRT模型结合深度学习与递归树框架，利用低阶变体信息预测高阶变体的功能效应	研究仍受限于高阶变体组合数量庞大带来的扫描困难	预测高阶蛋白质变体的功能效应，以促进复杂疾病发病机制的理解、蛋白质工程和精准医学的发展	蛋白质序列的高阶变体	机器学习	复杂疾病	深度学习	MMRT（MultiMut Recursive Tree）	蛋白质序列数据	685,593个高阶变体
1015	2025-07-22	Graph-Based 3-Dimensional Spatial Gene Neighborhood Networks of Single Cells in Gels and Tissues 2025, BME frontiers IF:5.0Q1 DOI:10.34133/bmef.0110 PMID:40084126	研究论文	开发了一种基于图的三维空间基因邻域网络嵌入方法（3D-spaGNN-E），用于发现亚细胞基因邻近关系并识别细胞间通讯（CCC）中的关键亚细胞模式	结合3D成像空间转录组学和基于图的深度学习，首次在三维空间中解析亚细胞基因邻近关系	三维数据复杂度高，需要新的分析方法	研究细胞间通讯中的亚细胞基因邻近关系	间充质干细胞（MSCs）、外周血单个核细胞（PBMCs）、小鼠下丘脑和皮层中的星形胶质细胞-神经元	空间转录组学	NA	3D成像空间转录组学、MERFISH	图自编码器（graph autoencoder）	3D空间转录组数据	间充质干细胞培养物、MSC-PBMC共培养系统、小鼠下丘脑和皮层组织
1016	2025-07-22	Synergistic fusion: An integrated pipeline of CLAHE, YOLO models, and advanced super-resolution for enhanced thermal eye detection 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0328227 PMID:40679961	研究论文	提出了一种结合CLAHE、YOLO模型和先进超分辨率技术的综合流程，用于增强热成像中的眼睛检测	首次将CLAHE图像增强、YOLO模型和多种超分辨率技术融合在一个流程中，显著提高了热成像眼睛检测的准确性和图像分辨率	未提及该方法在极端光照条件下的表现，也未说明计算资源需求	提高热成像中眼睛检测的准确性和图像质量	热成像面部图像中的眼睛区域	计算机视觉	NA	CLAHE, YOLO, 超分辨率技术(包括BSRGAN, ESRGAN, Real-ESRGAN, SwinIR等)	YOLOv8, YOLOv9, GAN, SwinIR	热成像图像	未明确提及具体数量，但提到创建了带有精确眼睛位置标注的热成像面部图像数据集
1017	2025-07-22	Automated identification of sedimentary structures in core images using object detection algorithms 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0327738 PMID:40680021	研究论文	本研究探讨了使用卷积神经网络（CNNs）自动识别岩心图像中的沉积结构，以减少人工解释的时间和偏差	首次将YOLOv4和Faster R-CNN两种目标检测模型应用于岩心图像中沉积结构的自动识别，并比较了它们的性能	模型在区分形态相似的特征（如泥质披盖和生物扰动介质）时存在困难，且在未见过的数据集上泛化能力有限	通过深度学习技术自动化岩心图像中沉积结构的识别，以提高解释效率和可重复性	硅质碎屑沉积物中的15种沉积结构类型	计算机视觉	NA	卷积神经网络（CNNs）	YOLOv4, Faster R-CNN	图像	标注数据集包含15种沉积结构类型
1018	2025-07-22	A Deep Learning Model for Accurate Segmentation of the Drosophila melanogaster Brain from Micro-CT Imaging 2024-Dec-30, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.30.630782 PMID:39803485	research paper	该研究开发了一种深度学习模型，用于从Micro-CT成像中准确分割果蝇大脑	使用仅1-3张Micro-CT图像和预训练神经网络训练出准确的深度学习模型，能够跨不同组织对比染色、扫描仪型号和基因型进行大脑分割	需要依赖预训练神经网络，且训练数据量较少	开发一种高效的Micro-CT图像分析工具，以替代耗时的手动分析	果蝇（Drosophila melanogaster）大脑	computer vision	NA	Micro-CT	pre-trained neural networks	image	1-3张Micro-CT图像
1019	2025-07-22	LD-informed deep learning for Alzheimer's gene loci detection using WGS data 2024-Dec-12, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.09.19.24313993 PMID:39371140	研究论文	本研究提出了一种名为Deep-Block的多阶段深度学习框架，用于识别与阿尔茨海默病（AD）显著相关的遗传区域	Deep-Block框架结合了生物学知识，采用三阶段方法（基于连锁不平衡（LD）模式的基因组分割、使用稀疏注意力机制选择相关LD块、应用TabNet和随机森林算法量化SNP特征重要性），有效处理大规模高通量测序数据并保留SNP相互作用	研究主要针对非西班牙裔白人参与者，可能限制了结果在其他人群中的普适性	识别与阿尔茨海默病显著相关的遗传位点	阿尔茨海默病相关的遗传变异	机器学习	阿尔茨海默病	全基因组测序（WGS）	TabNet, 随机森林	基因组数据	7,416名非西班牙裔白人参与者（3,150名认知正常的老年人，4,266名AD患者）
1020	2025-07-22	Sex-and Stress-Dependent Plasticity of a Corticotropin Releasing Hormone / GABA Projection from the Basolateral Amygdala to Nucleus Accumbens that Mediates Reward Behaviors 2024-Dec-01, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.11.30.626183 PMID:39651305	research paper	该研究探讨了基底外侧杏仁核（BLA）到伏隔核（NAc）的CRH/GABA投射在奖赏行为中的性别和压力依赖性可塑性	揭示了CRH/GABA BLA-NAc投射在男性和女性中对奖赏行为的不同影响，以及早期生活逆境（ELA）对这一投射的性别依赖性影响	研究仅在小鼠模型中进行，尚未在人类中验证	探究BLA CRH+神经元到NAc的投射在奖赏行为中的性别特异性作用	成年CRH-Cre小鼠（雄性和雌性）	神经科学	情感障碍	化学遗传学（DREADDs）、免疫染色、电生理学、组织透明化、光片荧光显微镜和深度学习	小鼠模型	神经电生理数据、成像数据	成年CRH-Cre小鼠（雄性和雌性）