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	2025-09-26	Massively parallel characterization of regulatory elements in the developing human cortex 2024-05-24, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adh0559 PMID:38781390	研究论文	通过大规模平行报告实验系统解析人类发育期大脑皮层中基因调控元件的功能	首次在人类原代皮层细胞和脑类器官中并行检测10万多个开放染色质区域的顺式调控活性，并利用深度学习解码增强子活性的序列基础	NA	建立人类神经元发育过程中功能性基因调控元件和变异的综合目录	人类中期妊娠皮层原代细胞和脑类器官	基因组学	NA	大规模平行报告实验(MPRA)、深度学习	深度学习模型	基因组序列数据	102,767个开放染色质区域
1002	2025-09-26	A deep learning method for comparing Bayesian hierarchical models 2024-May-06, Psychological methods IF:7.6Q1 DOI:10.1037/met0000645 PMID:38709626	研究论文	提出一种基于深度学习的贝叶斯分层模型比较方法	首次将深度学习应用于贝叶斯分层模型的比较，实现了摊销推理并支持概率程序实例化的任意分层模型	未明确说明方法在超大规模模型或特定类型分层结构中的适用性限制	解决贝叶斯模型比较在分层模型中因高维嵌套参数结构导致的难以处理问题	贝叶斯分层模型和证据积累模型	机器学习	NA	深度学习、摊销推理、迁移学习	深度学习模型	模型参数和概率程序	通过系列验证研究进行基准测试，并应用四个先前难以处理的证据积累模型
1003	2025-09-26	Artificial Intelligence-Triaged 3-Dimensional Pathology to Improve Detection of Esophageal Neoplasia While Reducing Pathologist Workloads 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100322 PMID:37657711	研究论文	提出基于深度学习的三维病理人工智能分诊方法，用于提高食管肿瘤检测灵敏度并减少病理医生工作量	首次开发能够自动识别三维病理数据集中最关键二维切片的AI分诊系统，通过生成三维肿瘤风险热图实现图像优先级排序	NA	改善巴雷特食管患者食管肿瘤的早期检测效率	食管活检组织样本	数字病理	食管肿瘤	三维病理成像	深度学习	三维病理图像	临床验证研究中涉及的食管活检样本（具体数量未明确说明）
1004	2025-09-26	Pathomic Features Reveal Immune and Molecular Evolution From Lung Preneoplasia to Invasive Adenocarcinoma 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100326 PMID:37678674	研究论文	利用深度学习技术从H&E病理图像中提取病理组学特征，揭示肺腺癌从前驱病变到浸润性腺癌的免疫与分子演化规律	首次通过病理组学特征量化肺前驱病变演化过程中的上皮细胞异型性增加和淋巴细胞减少趋势，与昂贵分子检测结果一致	样本量相对有限（98例患者），仅基于H&E染色图像分析	解析肺腺癌从前驱病变到浸润癌的演化机制	肺组织病理图像（正常组织、AAH、AIS、MIA和ADC病变）	数字病理	肺癌	深度学习、人工智能、H&E染色病理图像分析	深度学习模型	病理图像	98例患者、162张切片、669个感兴趣区域（含143正常、129AAH、94AIS、98MIA、205ADC）
1005	2025-09-26	Can artificial intelligence help decision-making in arthroscopy? Part 2: The IA-RTRHO model - a decision-making aid for long head of the biceps diagnoses in small rotator cuff tears 2023-12, Orthopaedics & traumatology, surgery & research : OTSR DOI:10.1016/j.otsr.2023.103652 PMID:37380127	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络和临床数据的AI模型，用于辅助关节镜手术中肱二头肌长头腱的健康诊断	首次评估AI分析关节镜图像的能力，结合图像与临床数据构建诊断模型	需要增加输入数据以减少过拟合，结果需进一步研究验证	开发能够诊断肱二头肌长头腱健康状态的AI决策辅助模型	199名患者的关节镜图像及临床数据	计算机视觉	骨科疾病	深度学习、迁移学习	CNN（Inception V3）、MLP、Mask R-CNN	视频图像、临床数据	199名患者
1006	2025-09-26	Predicting Lymph Node Metastasis From Primary Cervical Squamous Cell Carcinoma Based on Deep Learning in Histopathologic Images 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100316 PMID:37634868	研究论文	基于宫颈鳞癌组织病理图像开发深度学习模型预测淋巴结转移状态	首次采用多尺度注意力机制的多示例深度学习框架，仅通过原发灶H&E染色切片实现淋巴结转移预测	需通过宫颈活检标本和多中心大样本数据验证实际价值	开发术前评估宫颈癌淋巴结状态的深度学习模型	宫颈鳞状细胞癌患者	数字病理	宫颈癌	H&E染色全玻片成像	多示例深度卷积神经网络（基于多尺度注意力机制）	病理图像	564名患者的1524张全玻片图像（内部数据集405例，外部验证159例）
1007	2025-09-26	A Novel Deep Learning Algorithm for Human Papillomavirus Infection Prediction in Head and Neck Cancers Using Routine Histology Images 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100320 PMID:37652399	研究论文	提出一种基于常规H&E染色切片图像的深度学习算法，用于头颈部鳞状细胞癌中HPV感染状态的预测	首次开发仅使用常规H&E染色全切片图像即可实现HPV感染状态预测的深度学习流程，并达到最先进的检测性能	NA	开发头颈部鳞状细胞癌中HPV感染状态的自动预测方法	头颈部鳞状细胞癌患者的组织切片图像	数字病理学	头颈部癌症	全切片图像分析	深度学习算法	图像	NA
1008	2025-09-26	Automating Ground Truth Annotations for Gland Segmentation Through Immunohistochemistry 2023-12, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100331 PMID:37716506	研究论文	提出一种通过免疫组织化学自动生成结肠腺体分割真值标注的方法	利用IHC标记自动生成H&E切片中的腺体标注，替代耗时的手动标注	方法依赖IHC与H&E图像的精准配准，且需要特定标记物的染色	开发自动化的腺体分割真值标注生成技术	结肠活检标本中的腺体组织	数字病理学	结肠癌/炎症性肠病	免疫组织化学、深度学习	深度学习模型	组织病理图像	内部保留活检标本集+2个公共数据集
1009	2025-09-26	Deep Learning for Predicting Effect of Neoadjuvant Therapies in Non-Small Cell Lung Carcinomas With Histologic Images 2023-11, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100302 PMID:37580019	研究论文	开发基于深度学习的模型，通过组织病理图像预测非小细胞肺癌新辅助治疗的主要病理反应	提出可自适应加权多尺度卷积神经网络的多尺度补丁模型，首次实现从H&E染色切片图像自动评估MPR	样本量相对有限（125例），需更大规模数据验证泛化能力	开发临床可用的深度学习模型以辅助病理学家评估新辅助治疗效果	接受新辅助治疗后切除的非小细胞肺癌组织样本	数字病理	肺癌	全幻灯片成像，H&E染色	多尺度CNN	病理图像	125例非小细胞肺癌病例，261张H&E染色切片
1010	2025-09-26	Learning from prepandemic data to forecast viral escape 2023-10, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06617-0 PMID:37821700	研究论文	开发了可预测病毒免疫逃逸突变的计算框架EVEscape	结合深度学习模型与生物物理信息，可在疫情早期无需实验数据即可预测病毒变异	NA	建立通用计算框架以预测病毒免疫逃逸突变	SARS-CoV-2、流感、HIV、拉沙病毒、尼帕病毒等具有大流行潜力的病毒	机器学习	传染病	深度学习、生物物理分析	深度学习模型	病毒序列数据、结构信息	使用2020年前可用的历史序列数据进行训练
1011	2025-09-26	Predicting Prostate Cancer Molecular Subtype With Deep Learning on Histopathologic Images 2023-10, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2023.100247 PMID:37307876	研究论文	开发基于深度学习的算法通过组织病理图像预测前列腺癌分子亚型	首次提出基于Transformer的分层架构，使用H&E染色全切片图像预测ERG融合和PTEN缺失	样本量相对有限且需要进一步验证临床适用性	利用深度学习技术从病理图像中筛查前列腺癌基因组变异	前列腺癌患者的组织切片样本	数字病理	前列腺癌	H&E染色全切片成像	Transformer-based hierarchical architecture	图像	训练队列：224例（ERG）/205例（PTEN）；验证队列：多个独立队列共1000+全切片图像
1012	2025-09-26	Anthropogenic fingerprints in daily precipitation revealed by deep learning 2023-10, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06474-x PMID:37648861	研究论文	利用深度学习从日降水数据中检测人为气候变化信号	首次应用卷积神经网络从日尺度降水波动中识别出人为气候变暖信号，突破了传统方法在区域尺度上的检测局限	基于气候模型模拟数据训练，观测记录验证时间范围有限	验证温室效应加剧全球降水变异性和极端事件的预测	全球日降水场和地表气温数据	机器学习	NA	深度学习、可解释AI框架	CNN	气候模拟数据、观测数据	多组现代与未来气候模型模拟的集合数据
1013	2025-09-26	Uncovering new families and folds in the natural protein universe 2023-10, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-023-06622-3 PMID:37704037	研究论文	利用AlphaFold数据库探索天然蛋白质宇宙中新的蛋白质家族和折叠结构	发现了β-花状折叠结构，向Pfam数据库新增多个蛋白质家族，并实验验证了新的翻译靶向毒素-抗毒素系统超家族TumE-TumA	NA	评估AlphaFold数据库在揭示天然蛋白质宇宙'暗物质'方面的能力	天然蛋白质宇宙中的未知蛋白质结构和家族	生物信息学	NA	AlphaFold结构预测、序列相似性网络分析	深度学习模型	蛋白质序列和结构数据	数亿个预测蛋白质结构（AFDB90v4数据库）
1014	2025-09-26	Deep learning enabled fast 3D brain MRI at 0.055 tesla 2023-09-22, Science advances IF:11.7Q1 DOI:10.1126/sciadv.adi9327 PMID:37738341	研究论文	提出结合快速采集与深度学习重建的框架，实现0.055特斯拉超低场强下的快速三维脑部MRI成像	首次在0.055T超低场强下实现单次平均3D编码与2D部分傅里叶采样，将扫描时间缩短至2.5-3.2分钟，并利用高场强脑数据训练深度学习模型提升图像质量	未明确说明模型在不同病理条件下的泛化能力及临床验证规模	解决便携式超低场强MRI图像质量差、扫描时间长的问题	人脑解剖结构	医学影像分析	NA	磁共振成像（MRI）、深度学习重建	3D深度学习模型	三维脑部MRI图像	未明确说明具体样本数量，但提及使用高场强人脑数据进行训练
1015	2025-09-25	Subject-specific acceleration of simultaneous quantification of blood flow and T1 of the brain using a dual-flip-angle phase-contrast stack-of-stars sequence 2025-Nov, Magnetic resonance imaging IF:2.1Q2 DOI:10.1016/j.mri.2025.110495 PMID:40784463	研究论文	开发一种用于脑部血流和T1值同步定量分析的高加速MRI技术	提出结合双翻转角相位对比星形堆栈序列与深度学习重建算法，实现16倍加速的同步数据采集	仅在定量体模和6名健康志愿者中进行验证，样本量较小	开发快速同步定量脑部血流和组织T1值的MRI技术	脑部动脉血流和脑组织	医学影像分析	脑血管疾病	双翻转角相位对比星形堆栈序列、深度学习重建算法	INRESP（混合特征哈希编码隐式神经表示与显式稀疏先验知识结合）	MRI影像数据	定量体模实验和6名健康志愿者
1016	2025-09-25	A CT-Based Deep Learning Radiomics Nomogram for Early Recurrence Prediction in Pancreatic Cancer: A Multicenter Study 2025-Oct, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-025-17748-1 PMID:40619487	研究论文	本研究开发了一种基于CT的深度学习影像组学列线图，用于胰腺癌患者术后早期复发的术前预测	首次将深度学习特征与影像组学特征相结合，并整合临床因素构建综合预测模型	回顾性研究设计，样本量相对有限（493例患者）	术前准确预测胰腺癌患者术后早期复发风险	经组织学确诊并接受手术切除的胰腺癌患者	数字病理	胰腺癌	增强CT影像分析、影像组学、深度学习	随机森林（RF）、支持向量机（SVM）	医学影像（CT图像）	493例胰腺癌患者的多中心回顾性队列
1017	2025-09-25	MRS-Sim: Open-Source Framework for Simulating In Vivo-Like Magnetic Resonance Spectra 2025-Oct, NMR in biomedicine IF:2.7Q1 DOI:10.1002/nbm.70130 PMID:40955682	研究论文	介绍MRS-Sim开源框架，用于模拟逼真的体内磁共振波谱数据	包含两个新颖组件：3D磁场图模拟器和半参数生成器，能够模拟从原始多线圈瞬态数据到预处理数据的完整流程	模拟结果的真实性依赖于现有体内数据拟合参数的分析准确性	开发用于磁共振波谱研究的合成数据模拟框架	磁共振波谱数据	医学影像分析	NA	磁共振波谱技术	半参数生成器	光谱数据	NA
1018	2025-09-25	The Role of Artificial Intelligence in Advancing Theranostics Dosimetry for Cancer Therapy: a Review 2025-Oct, Nuclear medicine and molecular imaging IF:1.3Q3 DOI:10.1007/s13139-025-00939-9 PMID:40979137	综述	探讨人工智能在癌症治疗诊断一体化药物剂量学中的应用进展	系统评述深度学习模型（U-Net、生成对抗网络、混合Transformer）在剂量学中的创新应用	面临诊断对准确剂量估算、影像数据不足、核素衰变链建模等挑战	评估AI提升放射性药物剂量学精度与效率的潜力	放射性药物治疗中的剂量学方法	医学影像分析	癌症	深度学习	U-Net、GAN、Transformer	医学影像	NA
1019	2025-09-25	Improving risk stratification and detection of early HCC using ultrasound-based deep learning models 2025-Oct, JHEP reports : innovation in hepatology IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.jhepr.2025.101510 PMID:40980161	研究论文	开发基于超声的深度学习模型STARHE-RISK和STARHE-DETECT，用于肝细胞癌风险分层和早期检测	首次提出结合非肿瘤肝实质超声视频进行HCC风险分层的深度学习模型，并与临床评分系统整合	样本量相对有限（403例患者），需要更大规模验证	改善代偿性晚期慢性肝病患者的肝细胞癌监测和早期诊断	403名代偿性晚期慢性肝病成年患者	数字病理	肝细胞癌	深度学习，超声成像	深度学习模型	超声视频	403例患者（152例早期HCC患者，170例对照组）
1020	2025-09-25	Prediction of Medial Tibiofemoral Joint Reaction Force Using Custom Instrumented Insoles and Neural Networks for Walking and Running Tasks 2025-Oct-01, Journal of applied biomechanics IF:1.1Q3 DOI:10.1123/jab.2024-0181 PMID:40550501	研究论文	本研究开发了基于定制仪器鞋垫和深度学习的方法来预测行走和跑步时的内侧胫股关节反作用力	首次将三轴压阻式力传感器鞋垫与任务特异性卷积神经网络相结合，实现实验室外膝关节接触力的便捷测量	样本量较小（仅9名年轻健康女性），未包含骨关节炎患者群体	简化膝关节内侧接触力的测量方法，为临床环境提供可行方案	年轻健康女性的膝关节生物力学数据	生物医学工程	膝骨关节炎	运动捕捉、测力台、三轴压阻式力传感器	CNN（卷积神经网络）	力学传感器数据	9名年轻健康女性