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
1021	2026-09-23	Self-supervised image denoising and restoration method for atomic force microscopy 2026-Aug-20, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-76973-8 PMID:42754593	研究论文	本文提出了一种自监督深度学习框架SPIDER，利用扫描探针显微镜的trace和retrace信息进行图像去噪和恢复，提高信噪比和成像速度	利用SPM的trace和retrace扫描之间的空间冗余进行自监督学习，无需大量训练集和真实标签，并实现了自监督的缺失空间信息重建	摘要中未明确提及	改进扫描探针显微镜成像，提高信噪比和成像速度	扫描探针显微镜图像	计算机视觉	NA	扫描探针显微镜	自监督深度学习框架	图像	NA	NA	NA	信噪比，成像速度	NA
1022	2026-09-23	An optimal Petrov-Galerkin framework for operator networks 2026-Aug-15, Computer methods in applied mechanics and engineering IF:6.9Q1 DOI:10.1016/j.cma.2026.119046 PMID:42344098	研究论文	提出一种基于最优Petrov-Galerkin框架的算子网络PG-VarMiON，用于求解偏微分方程，并验证其泛化能力	通过深度学习视角重新审视最优Petrov-Galerkin公式，提出PG-VarMiON网络架构，能够隐式学习最优权重函数，并将Petrov-Galerkin结构嵌入网络架构	未明确提及局限性，但可能受限于训练数据质量和网络学习权重函数的准确性	解决偏微分方程，并实现最优Petrov-Galerkin近似，提高算子网络的泛化能力	偏微分方程，特别是对流扩散方程	机器学习	NA	深度学习	算子网络	数值数据	未明确提及样本量	NA	PG-VarMiON	近似误差估计	NA
1023	2026-09-23	Immune Spatial Organization Predicts Distant Metastasis Risk in Aggressive Localized Prostate Cancer 2026-Aug-14, Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research IF:10.0Q1 DOI:10.1158/1078-0432.CCR-25-4900 PMID:42113020	研究论文	该研究旨在识别一种可解释的、源自免疫微环境的计算病理学生物标志物，用于改善前列腺癌的风险分层，并预测侵袭性局限性前列腺癌的远处转移风险	提出免疫空间聚类作为一种新型、可解释的计算病理学生物标志物，并揭示了高级别前列腺癌独特的免疫特征	未明确提及	识别一种可解释的、源自免疫微环境的计算病理学生物标志物，用于前列腺癌的风险分层	M0期前列腺癌患者，包括发现队列和验证队列（n=490）以及来自TCGA的第三队列（n=326）	数字病理学	前列腺癌	H&E染色全切片图像、深度学习、批量测序、免疫细胞解卷积、免疫受体库重建	深度学习、DBSCAN、CIBERSORTx、TRUST4	图像、文本	总样本量816例（发现队列和验证队列共490例M0前列腺癌患者，TCGA队列326例M0前列腺癌患者）	NA	CellViT	风险比、95%置信区间、P值	NA
1024	2026-09-23	Validation of MRI-based nnU-Net model for automated segmentation of neck lymph nodes in head and neck squamous cell carcinoma: a multicenter study 2026-Aug, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-026-04070-0 PMID:42321574	研究论文	开发和外部验证基于MRI的nnU-Net深度学习框架，用于头颈部鳞状细胞癌颈部淋巴结的自动3D分割，并评估分割准确性、体积一致性和时间效率	开发了基于单序列MRI输入的nnU-Net模型实现颈部淋巴结的自动3D分割，比较了两种手动勾画策略对模型性能的影响，并进行了多中心外部验证	摘要中未明确提及研究局限性	开发和外部验证MRI深度学习框架用于头颈部鳞状细胞癌颈部淋巴结的自动3D分割，评估分割准确性、体积一致性和时间效率	头颈部鳞状细胞癌患者的颈部淋巴结	数字病理学	头颈部鳞状细胞癌	对比增强T1加权成像、T1加权成像、T2加权成像	nnU-Net	图像	内部验证队列99例，外部测试队列150例，效率评估队列851例	NA	nnU-Net	Dice相似系数, 一致性相关系数	NA
1025	2026-09-23	DETERIO-LLM: enhancing traditional deterioration risk scores with clinical context and advanced reasoning 2026-Aug, JAMIA open IF:2.5Q3 DOI:10.1093/jamiaopen/ooag123 PMID:42466429	研究论文	本文提出DETERIO-LLM混合预测模型，选择性地将大语言模型与深度学习模型DETERIO结合，利用临床叙述性笔记对边缘风险警报进行重分类，以提升住院患者生理恶化的预测精度	首次提出选择性整合大语言模型与结构化电子健康记录深度学习模型的方法，仅对处于不确定范围（评分2.5-3.5）的警报进行叙述性笔记分析，在保持敏感性的同时显著降低假阳性率	回顾性研究设计，样本量相对较小（1000例住院患者，恶化患病率仅4.6%），仅针对不确定范围内的警报进行LLM分析，可能未涵盖所有临床场景	提升住院患者生理恶化预测的准确性，减少假阳性警报以缓解警报疲劳	1000例住院患者的电子健康记录数据及临床叙述性笔记	机器学习, 数字病理学, 临床信息学	生理恶化, 住院患者病情恶化	大语言模型, 电子健康记录分析, 深度学习	LLM, 深度学习模型	结构化电子健康记录数据, 文本（临床叙述性笔记）	1000例住院患者（恶化患病率4.6%）	NA	DETERIO-LLM（大语言模型与DETERIO深度学习模型的混合架构）	敏感性, 阳性预测值（PPV）, F1分数	NA
1026	2026-09-23	Mitigating hallucinations in synthesized clinical texts to improve multimodal deep learning for dermatology 2026-08, Journal of biomedical informatics IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbi.2026.105055 PMID:42140329	研究论文	本文研究了如何合成和利用与皮肤镜图像配对的临床文本，以训练多模态架构，重点在于减少大语言模型产生的幻觉内容，并确定合成临床文本可被可靠利用的条件	提出了一种在真实皮肤镜图像上配对大语言模型合成临床文本的多模态架构，系统评估了不同的文本生成策略（包括元数据引导提示、图像表征与特定关键词对齐、句子级临床文本过滤、网络架构设计），以减少幻觉内容并提高合成文本的可靠性	合成临床文本仍可能包含幻觉内容，其可靠性依赖于特定条件的满足；研究主要基于公开数据集，可能无法完全代表真实临床环境的多样性	研究如何合成和利用临床文本与皮肤镜图像配对，以有效训练多模态架构，减少大语言模型引入的幻觉内容，并确定合成临床文本可靠利用的条件	皮肤镜图像与合成临床文本配对数据	数字病理学	皮肤病	大语言模型合成临床文本、多模态深度学习	多模态架构	图像、文本	训练集包含来自6个公开数据集的16,000对图像-文本对；外部泛化评估包含来自15个公开数据集的超过37,000张图像	NA	NA	跨模态检索性能、零样本学习性能	NA
1027	2026-09-23	From Regression to Vision Transformers: A Narrative Review of Predictive Modelling in Dental Implantology and the Gap Between Algorithmic Performance and Clinical Adoption 2026-Aug, Cureus DOI:10.7759/cureus.114906 PMID:42764849	综述	该文综述了牙种植学中预测建模从传统回归方法到深度学习架构的演变，并探讨了算法性能与临床采用之间的差距	将技术发展轨迹与临床医生对预测和数字化工具实际认知及使用情况的调查数据进行了对比分析	作为叙述性综述，缺乏系统性文献检索和定量荟萃分析，可能无法全面覆盖所有相关研究	综合比较传统统计方法、机器学习和深度学习方法在牙种植预后预测中的性能，并分析算法性能与临床采用之间的差距	牙种植学中的预测建模方法及相关临床调查数据	机器学习	口腔疾病	NA	CNN, Transformer	图像, 文本	NA	NA	Vision Transformer, 逻辑回归, Cox模型	区分度指标	NA
1028	2026-09-23	Long-time integration of partial differential equations based on a sliding-interval physics-informed neural network 2026-Aug, Physical review. E DOI:10.1103/9xdz-bd5f PMID:42768542	研究论文	该文章提出了一种名为滑动区间物理信息神经网络（SI-PINN）的变体，用于解决偏微分方程的长时间积分问题	提出了滑动区间策略来分解时间域以避免激活函数饱和，并集成了预训练方案来减轻因果违反，从而实现偏微分方程的长时间积分	未明确提及	解决物理信息神经网络在长时间积分任务中因因果违反和激活函数饱和导致的性能不佳问题	偏微分方程的长时间积分问题	机器学习	NA	NA	物理信息神经网络	数值数据	NA	NA	物理信息神经网络	精度	NA
1029	2026-09-23	Learning and extrapolating scale-invariant processes 2026-Aug, Physical review. E DOI:10.1103/n1nt-spjp PMID:42768544	研究论文	探索机器学习在尺度不变过程的回归和外推，使用分形高斯场和沙堆模型，并测试多种神经网络架构	将几何深度学习应用于尺度不变系统的外推预测，并提出了基于小波分解的图神经网络、傅里叶嵌入层和傅里叶-梅林神经算子	识别了频谱偏差和粗粒化表示等主要问题，需要进一步优化归纳偏差	研究如何回归无标度过程，并在外推区域预测罕见大事件	二维分数高斯场和阿贝尔沙堆模型	机器学习	NA	NA	U-net, Riesz网络, 图神经网络, 傅里叶嵌入层, 傅里叶-梅林神经算子	模拟数据	NA	NA	U-net, Riesz网络, 图神经网络, 傅里叶嵌入层, 傅里叶-梅林神经算子	NA	NA
1030	2026-09-23	ECG Signatures and Long-Term Ischemic Stroke Risk: A Deep Learning Analysis of 200,000 Patients 2026-07-14, Journal of the American College of Cardiology IF:21.7Q1 DOI:10.1016/j.jacc.2026.03.084 PMID:42126358	研究论文	该研究利用深度学习分析12导联心电图，预测10年缺血性卒中风险，并在多中心大规模人群中进行了验证	首次在大规模多中心队列中利用深度学习从12导联心电图中估计10年缺血性卒中风险，并通过显著性映射揭示P波等心房病变标志物与心源性栓塞的关联	模型区分度仅为中等水平，与传统Framingham卒中风险评分相比优势有限，且研究为回顾性设计，可能存在未测量的混杂因素	评估深度学习分析12导联心电图能否估计纵向缺血性卒中风险，并量化风险信号反映心房病变等合理机制的程度	在Massachusetts General Hospital接受纵向治疗的患者，以及Brigham and Women's Hospital和Beth Israel Deaconess Medical Center的独立样本	机器学习	心血管疾病	12导联心电图	CNN	图像, 文本	训练集101,496人（MGH），测试集MGH Test 4,771人、BWH 68,884人、BIDMC 29,882人，总计约205,033人	NA	卷积神经网络, Cox比例风险模型	AUC, 积分校准指数	NA
1031	2026-09-23	Testing the feasibility of deep learning approaches to enhance monitoring of marine macroinvertebrates: Insights from a case study using the gastropod Peringia ulvae 2026-Jul-14, Environmental monitoring and assessment IF:2.9Q3 DOI:10.1007/s10661-026-15682-7 PMID:42448905	研究论文	本研究评估了深度学习计算机视觉方法在量化海洋大型无脊椎动物（以Peringia ulvae为例）中的可行性	首次系统评估了结合自监督和少样本学习的最新计算机视觉方法在海洋大型无脊椎动物计数中的应用，并比较了多种模型在不同成像设备和聚集水平下的性能	模型准确率在每张图像约400个个体时趋于饱和，需要标准化成像协议；模型不适用于混合物种样本，且未考虑相关的碎屑干扰	评估深度学习计算机视觉方法在海洋大型无脊椎动物监测中的可行性，以替代或补充传统实验室方法	海洋大型无脊椎动物，特别是常见海洋腹足类Peringia ulvae	计算机视觉	NA	深度学习计算机视觉，自监督学习，少样本学习	CNN，Transformer	图像	未明确提及总样本数，但使用了DSLR相机拍摄的高分辨率图像，涉及不同聚集水平的P. ulvae个体	NA	CounTR，Segment Anything，Training-Free Object Counting，Grounding DINO，DeepDataSpace	计数准确率	NA
1032	2026-09-23	Evaluation of deep learning-based reconstruction models on non-TOF BGO PET/CT: impact of acquisition times and BSREM penalization factors on lesion detectability and SNR 2026-Jul-12, EJNMMI physics IF:3.0Q2 DOI:10.1186/s40658-026-00919-8 PMID:42437412	研究论文	评估基于深度学习的TOF重建模型在非TOF BGO PET/CT上的表现，探讨采集时间和BSREM惩罚因子对病灶可检测性和信噪比的影响	首次系统研究非TOF BGO PET/CT中DLb-TOF模型在不同采集时间和β值下信噪比与病灶可检测性的平衡，并确定临床最优参数	样本量较小（20例患者），仅针对[18F]FDG显像，结果可能不适用于其他示踪剂	评估采集时间、信噪比和病灶可检测性之间的权衡，以指导临床协议优化	接受[18F]FDG PET扫描的20例患者	医学影像	癌症	PET/CT，[18F]FDG，BSREM重建	深度学习	图像	20例患者	NA	NA	信噪比，病灶可检测性	NA
1033	2026-09-23	FABIAN-variant 2026: improved prediction of the effects of DNA variants on transcription factor binding 2026-Jul-11, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkag449 PMID:42411323	研究论文	本文介绍了FABIAN-variant 2026，一个用于预测DNA变异对转录因子结合影响的重大更新版本	预测模型库从约5000个扩展到超过40000个模型，覆盖1500多个人类转录因子，新增小鼠基因组支持（GRCm38和GRCm39）、BPNet深度学习评分器、异二聚体转录因子复合物预测，重写为Rust语言并将运行时间减少约70%，新增RESTful JSON API和独立命令行版本	摘要中未明确提及	改进DNA变异对转录因子结合影响的预测	人类和小鼠基因组中的DNA变异及其对转录因子结合的影响	机器学习	NA	位置权重矩阵、转录因子柔性模型、BPNet深度学习	BPNet、CNN、位置权重矩阵、转录因子柔性模型	序列数据	超过40000个模型覆盖1500多个人类转录因子，超过35000个模型覆盖1100多个小鼠转录因子，240个人类转录因子使用BPNet评分，1400多个异二聚体转录因子复合物	NA	BPNet、位置权重矩阵、转录因子柔性模型	NA	NA
1034	2026-09-23	GenoGlyph: Pan-cancer genomic mutation inference and risk stratification from diagnostic histopathology slides 2026-Jul-09, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-10158096/v1 PMID:42466426	研究论文	该研究提出了GenoGlyph，一个可解释的深度学习框架，用于从诊断性组织病理学切片中进行泛癌基因组突变推断和风险分层	1) 开发了可解释的深度学习框架GenoGlyph，能够从H&E染色切片中解码组织病理学语法进行泛癌基因组突变推断；2) 整合了突变预测与匹配的转录组数据，验证了形态学推断的基因组特征能够捕获潜在的肿瘤生物学特征；3) 证明了模型预测的突变（包括测序不一致的假阳性病例）表现出与推断基因型一致的通路扰动；4) 在四个独立外部队列中验证了GenoGlyph学习表示的独立预后价值	摘要中未明确提及研究局限性	开发一个可解释的深度学习框架，从标准H&E组织病理学切片中推断泛癌基因组突变并进行临床风险分层，以实现精准肿瘤学的民主化	14种实体瘤类型的6391张全切片图像，以及四个独立外部验证队列（n=982）	数字病理学	泛癌（包括14种实体瘤类型）	全切片图像分析、转录组分析、下一代测序	深度学习	图像、文本	6391张全切片图像（14种实体瘤类型），四个独立外部队列共982例样本	NA	NA	AUC（0.63-0.98）	NA
1035	2026-09-23	AllTheBacteria: a community resource empowers biology and discovers novel peptide antibiotics 2026-Jul-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.03.08.584059 PMID:42465405	研究论文	该文章介绍了AllTheBacteria这一开放社区资源，将公共细菌短读长全基因组测序数据统一处理为可发现平台，并利用深度学习模型APEX 1.1挖掘新型肽类抗生素。	构建了包含2,440,377个高质量细菌和古菌基因组的大规模统一处理开放资源，整合标准化分类、注释、耐药性、抗噬菌体防御注释、蛋白结构预测和AI就绪序列表，并利用深度学习模型APEX 1.1从3,919,096个加密肽片段中发现新型抗菌肽，实验验证了先导分子ATB20在小鼠皮肤脓肿模型中的疗效。	摘要中未明确提及该研究的局限性	构建一个开放、社区共建的微生物基因组资源平台，支持全球序列搜索、疫情溯源、泛基因组方法开发、耐药性储库映射、抗噬菌体防御生态研究以及AI引导的抗菌药物发现	公共细菌短读长全基因组测序数据、细菌和古菌基因组、加密肽片段、抗菌肽候选分子、20种临床相关细菌菌株、小鼠皮肤脓肿模型	机器学习	细菌感染	全基因组测序、深度学习、肽合成、抗菌活性测试	深度学习模型	基因组序列、蛋白质序列	2,440,377个高质量细菌和古菌基因组，来自11,273个物种；3,919,096个加密肽片段；1,867个候选抗菌肽；24个合成肽；20种临床相关细菌菌株；小鼠皮肤脓肿模型	NA	APEX 1.1	NA	NA
1036	2026-09-23	Impact of data augmentation and backbone architecture selection on dental caries segmentation in panoramic radiographs: a comparative deep learning study using pre-trained U-Net models 2026-Jul-07, The Saudi dental journal DOI:10.1007/s44445-026-00211-6 PMID:42412290	研究论文	本研究评估了数据增强和预处理对U-Net模型在全景X射线图像中龋齿分割性能的影响，并比较了不同的预训练主干架构	系统比较了四种U-Net架构（标准、VGG16、ResNet50、Xception）在四种场景（有无增强和预处理）下对龋齿分割的影响，并发现Xception结合增强和预处理达到最佳性能	样本量相对较小（500张图像），仅来自两个来源，且未提及外部验证或临床部署的可行性	评估数据增强和预处理对U-Net模型在龋齿分割中的影响，并比较不同预训练主干架构的性能	全景牙科X射线图像中的龋齿	计算机视觉	龋齿	全景X射线成像	CNN	图像	500张全景牙科X射线图像（400张来自大不里士医科大学，100张公开图像），增强后扩展到1000张	NA	U-Net, VGG16, ResNet50, Xception	Dice系数, IoU, 准确率, 精确率, 召回率, F1分数, AUC-ROC	NA
1037	2026-09-23	Flexible Dual-Modal Sensing Transistor Enabled by Deep Learning Decoupling for Independent Light and Temperature Reconstruction 2026-Jul-07, Nano-micro letters IF:31.6Q1 DOI:10.1007/s40820-026-02285-7 PMID:42412275	研究论文	本文报道了一种基于氧化锌纳米纤维集成铟镓锌氧化物薄膜晶体管的柔性双模态传感晶体管，结合深度学习信号解耦策略，实现光强与温度的独立重构	提出多偏置读出将耦合刺激物理编码为高维电流指纹，并用轻量级多层感知机解码，实现光与温度的独立重构，且器件在10000次弯曲后仍保持机械鲁棒性	未明确说明模型在更复杂环境或长期稳定性方面的表现，以及大规模制造和集成中的潜在挑战	解决双模态传感中的交叉敏感问题，实现光强和温度的准确独立重构，推动智能人工感知系统发展	柔性双模态传感晶体管（FDST），基于ZnO纳米纤维和IGZO薄膜晶体管	机器学习	NA	薄膜晶体管制备、纳米纤维集成、深度学习信号解耦	多层感知机	电流信号（高维电流指纹）	NA	NA	多层感知机	决定系数（R²）	低功耗微控制器
1038	2026-09-23	Benchmarking AlphaFold and related deep learning approaches for modeling antibody and TCR antigen recognition 2026-Jul-06, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2026.07.04.736425 PMID:42465237	研究论文	该研究评估了AlphaFold2、AlphaFold3及增加采样协议等深度学习方法在建模抗体-蛋白、抗体-肽和TCR-肽-MHC复合物识别中的性能	系统比较了AlphaFold2、AlphaFold3及增加采样等多种深度学习方法在抗体和TCR抗原识别建模中的性能，揭示了不同界面类别的预测准确性差异，并发现方法间的互补性可通过模型池化提高成功率，例如将抗体-肽近天然成功率从41%提升至59%	未提及	评估和基准测试AlphaFold及相关深度学习方法在建模抗体和TCR抗原识别复合物中的性能，以了解其预测准确性和改进策略	抗体-蛋白复合物、抗体-肽复合物、TCR-肽-MHC复合物	计算生物学	NA	深度学习蛋白质结构预测	深度学习模型	蛋白质结构数据	未提及	NA	AlphaFold2, AlphaFold3	预测准确性, 近天然成功率	未提及
1039	2026-09-23	Cross-Domain Knowledge Transfer from Expert-Annotated Gated CT via Synthetic Ungated CT Improves Coronary Artery Calcium Scoring on CT Attenuation Correction Scans 2026-Jul-06, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.64898/2026.07.02.26356002 PMID:42465914	研究论文	该研究提出了一种名为KAD-CAC的新方法，通过合成非门控CT图像，将专家标注的门控CT知识迁移到非门控CT衰减校正扫描中，从而提高冠状动脉钙化评分的准确性。	利用合成非门控CT图像，将专家标注的门控CT图像中的知识迁移到非门控CT域，实现跨域知识转移，显著提高了非门控CTAC扫描的CAC评分准确性。	摘要中未明确提及局限性。	开发和验证一种在超低剂量CT衰减校正扫描上进行深度学习CAC分割的新方法，该方法使用合成低剂量非门控图像进行训练。	接受CT衰减校正扫描的患者，以及用于训练和测试的CT图像和专家标注。	数字病理学	心血管疾病	CT	卷积LSTM	图像	5969名患者（中位年龄64岁，IQR 56-73，50.2%为男性）	NA	卷积LSTM	Cohen's kappa	NA
1040	2026-09-23	Association of Lacunes with Risk Factors, Cognition, and Atrophy: The Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA) 2026-Jul-06, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.64898/2026.07.02.26357192 PMID:42465945	研究论文	本研究利用深度学习在多种族社区队列中自动量化腔隙灶体积，并分析其与心血管风险因素、认知功能及脑萎缩的关联	采用深度学习自动量化腔隙灶体积，提供连续测量指标，捕获了超越腔隙灶计数的额外信息，并首次在多种族社区队列中系统评估深部与脑叶腔隙灶的差异	横断面分析为主，纵向认知随访数据有限；样本主要来自MESA队列的特定亚组，外推性需进一步验证；自动量化方法依赖训练评估者确认，可能存在残余偏差	量化多种族社区队列中的腔隙灶，并探究其与心血管风险因素、其他脑小血管病标志物、脑萎缩及认知功能的关联	1038名动脉粥样硬化多种族研究（MESA）参与者，具有纵向认知随访数据	数字病理学，机器学习	心血管疾病，脑小血管病，认知障碍	深度学习，结构方程模型，回归模型	CNN	图像，文本	1038名参与者，其中182名（17.5%）至少有一个腔隙灶	NA	NA	NA	NA