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	2026-03-21	Conserved cysteine residues in Kaposi's sarcoma herpesvirus ORF34 are necessary for viral production and viral pre-initiation complex formation 2024-08-20, Journal of virology IF:4.0Q2 DOI:10.1128/jvi.01000-24 PMID:39078391	研究论文	本研究通过深度学习辅助的结构模型揭示了卡波西肉瘤疱疹病毒ORF34中保守的半胱氨酸残基对病毒前起始复合体形成和病毒生产的关键作用	利用深度学习算法辅助构建ORF34结构模型，首次系统鉴定并验证了四个保守半胱氨酸残基在vPIC组装中的金属离子捕获功能	研究主要基于体外细胞实验，尚未在动物模型中验证这些突变体的体内影响；金属离子结合的具体机制仍需进一步生化验证	阐明KSHV ORF34蛋白在病毒前起始复合体中的具体作用机制及其对病毒晚期基因表达的调控功能	卡波西肉瘤疱疹病毒（KSHV）的ORF34蛋白及其保守氨基酸残基	计算生物学	卡波西肉瘤	深度学习辅助结构建模、丙氨酸扫描突变、病毒-细菌人工染色体（BAC）系统	深度学习算法	蛋白质序列与结构数据	NA	NA	NA	病毒产量恢复效率、蛋白质相互作用强度	NA
1022	2026-03-21	Inter-rater reliability in labeling quality and pathological features of retinal OCT scans: A customized annotation software approach 2024, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0314707 PMID:39693322	研究论文	本研究分析了两位评审员在标注视网膜OCT扫描质量和常见病理特征时的一致性	开发了自定义标注软件来评估OCT扫描特征标注的评分者间可靠性	某些特征如SRF和高反射点的标注一致性较低	评估OCT扫描质量和病理特征标注的评分者间可靠性	500个来自CIRRUS HD-OCT 5000设备的视网膜OCT扫描	数字病理学	视网膜疾病	光学相干断层扫描	NA	图像	500个OCT扫描，每位患者眼睛由16个随机扫描表示	NA	NA	原始百分比一致性, Cohen's kappa系数	NA
1023	2026-03-21	From cancer big data to treatment: Artificial intelligence in cancer research 2024-01, The journal of gene medicine IF:3.2Q2 DOI:10.1002/jgm.3629 PMID:37940369	综述	本文概述了癌症大数据，并探讨了传统机器学习和深度学习方法在癌症基因组学和蛋白质组学研究中的应用	探索了多模态人工智能框架在分析高维多组学数据中的应用，以提取难以手动获取的有意义信息	可解释性和数据质量仍然是关键挑战	推进对癌症生物学的理解，改善患者护理和临床结果	癌症大数据，包括临床研究、基因组学、蛋白质组学和公共卫生记录	机器学习	癌症	组学技术	传统机器学习，深度学习	多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
1024	2026-03-21	mHealth hyperspectral learning for instantaneous spatiospectral imaging of hemodynamics 2023-Apr, PNAS nexus IF:2.2Q1 DOI:10.1093/pnasnexus/pgad111 PMID:37113981	研究论文	本文提出了一种基于学习的高光谱成像方法，通过少量采样数据从RGB图像中恢复高光谱立方体，实现快速血流动力学成像	提出高光谱学习概念，仅需小区域采样数据即可从RGB图像恢复完整高光谱立方体，突破传统高光谱成像的空间-光谱权衡限制	未明确说明算法在不同光照条件和组织类型下的泛化能力，也未讨论计算复杂度对实时应用的影响	开发一种快速、低成本的高光谱成像方法，用于血流动力学监测	血管发育实验模型和人体外周微循环系统	计算机视觉	心血管疾病	高光谱成像，智能手机视频录制	深度学习	图像，视频	NA	NA	NA	光谱分辨率（与科学光谱仪对比）	普通智能手机摄像头
1025	2026-03-21	Rapid Serial Immunoprofiling of the Tumor Immune Microenvironment by Fine Needle Sampling 2021-09-01, Clinical cancer research : an official journal of the American Association for Cancer Research IF:10.0Q1 DOI:10.1158/1078-0432.CCR-21-1252 PMID:34233961	研究论文	本文介绍了一种结合生物正交化学和计算分析流程的创新技术FAST-FNA，用于通过细针抽吸对肿瘤免疫微环境进行快速、连续的免疫分析	首次证明通过简单的细针抽吸可以准确、连续地测量治疗期间复杂且快速演变的肿瘤免疫微环境，结合了生物正交化学和深度学习辅助分析流程	NA	开发一种微创方法，用于在免疫治疗期间连续评估肿瘤免疫微环境，以发现和整合预测性或预后性生物标志物	临床前小鼠模型和人类癌症患者的肿瘤免疫微环境中的单细胞	数字病理学	癌症	细针抽吸、生物正交化学、流式细胞术	深度学习	图像、单细胞数据	临床前样本和人类样本（具体数量未在摘要中明确说明）	NA	NA	R2（决定系数）	NA
1026	2026-03-20	Computer-aided diagnosis of DDH using ultrasound: deep learning for segmentation and accurate angle measurement aligned with radiologist's clinical workflow 2026-Mar-18, Medical ultrasonography IF:1.8Q3 DOI:10.11152/mu-4535 PMID:40789016	研究论文	本文提出了一种用于超声评估发育性髋关节发育不良的计算机辅助诊断系统，该系统集成了深度学习进行解剖结构分割，并采用Graf方法进行α和β角度测量	提出了一种结合解剖分割和角度测量的临床工作流对齐的CAD系统，在基线定义中排除了髂骨下缘的曲率以提升准确性，并提供了全面的标准化评估指标集以解决深度学习研究中常见的指标报告异质性问题	研究样本量相对有限（452张原始图像来自370名新生儿），且仅使用了单一机构的超声图像数据	开发一种自动化评估发育性髋关节发育不良的计算机辅助诊断系统	新生儿髋关节超声图像	数字病理学	发育性髋关节发育不良	超声成像	深度学习	图像	452张原始超声图像（来自370名新生儿），增强后共768张图像用于训练和评估	NA	U-Net, MaskR-CNN, YOLOv8, YOLOv11	精确度, 召回率, IoU, Dice系数, mAP, Bland-Altman分析, 组内相关系数	NA
1027	2026-03-20	PET Head Motion Estimation Using Supervised Deep Learning With Attention 2026-Mar, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3620714 PMID:41082441	研究论文	本文提出了一种基于监督深度学习和交叉注意力机制的PET头部运动估计与校正方法DL-HMC++	提出了首个利用交叉注意力机制从一秒3D PET原始数据中预测刚性头部运动的深度学习模型，无需外部硬件跟踪设备	方法主要针对刚性头部运动，未明确讨论非刚性运动或极端运动情况下的性能	开发一种数据驱动的PET头部运动校正方法，以替代硬件运动跟踪，提高临床实用性	脑部PET成像中的头部运动伪影	医学影像分析	神经系统疾病	正电子发射断层扫描（PET）	深度学习模型	3D PET原始数据	使用两台PET扫描仪（HRRT和mCT）和四种放射性示踪剂（F-FDG, F-FPEB, C-UCB-J, C-LSN3172176）的大规模队列研究数据	未明确说明	基于交叉注意力机制的深度学习架构	标准摄取值差异比，定性图像质量评估	NA
1028	2026-03-20	The Evolution of Machine Learning in Medicinal Chemistry: A Comprehensive Bibliometric Analysis 2026, Current neuropharmacology IF:4.8Q1 DOI:10.2174/011570159X384988250430093924 PMID:40370247	综述	本文通过文献计量学方法，全面分析了2001年至2023年间人工智能在药物化学领域的应用研究，揭示了该领域的发展趋势和前沿热点	首次采用混合研究策略（内容分析与文献计量学）结合bibliometrix、CiteSpace V和VOSviewer工具，对AI在药物化学领域的文献进行系统性回顾，并识别出多模态和大语言模型等未来研究方向	研究主要基于文献计量分析，未深入探讨具体AI技术的实验验证或临床应用的局限性	分析人工智能在药物化学领域的研究现状、发展趋势和未来热点	2001年至2023年间发表的AI在药物化学领域的学术文献	机器学习	NA	文献计量学分析、内容分析	NA	文献数据	覆盖92个国家或地区、196个研究机构的AI-MC相关文章	bibliometrix (R软件), CiteSpace V, VOSviewer	NA	NA	NA
1029	2026-03-20	Deep learning model for automated detection of Helicobacter pylori and intestinal metaplasia on gastric biopsy digital whole slide images 2025-Nov-19, American journal of clinical pathology IF:2.3Q2 DOI:10.1093/ajcp/aqaf110 PMID:40996022	研究论文	开发一种基于深度学习的自动化检测工具，用于在胃活检数字全切片图像上识别幽门螺杆菌和肠上皮化生	采用两阶段模型，结合Vision Transformer进行伪影过滤和Graph Attention Network进行特征聚合，并考虑背景炎症特征以更贴近临床诊断实际	NA	开发自动化检测工具以辅助胃活检标本中幽门螺杆菌和肠上皮化生的识别	胃活检标本的H&E染色全切片图像	数字病理学	胃部疾病	H&E染色	Vision Transformer, Graph Attention Network	图像	180张H&E胃活检全切片图像	NA	Vision Transformer, Graph Attention Network	精确度, F1分数, 微平均F1分数, 宏平均F1分数	NA
1030	2026-03-20	Deep learning-based prediction of cardiopulmonary disease in retinal images of premature infants 2025-Sep-19, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.09.18.25336004 PMID:41001491	研究论文	本研究利用深度学习模型分析早产儿视网膜图像，预测支气管肺发育不良和肺动脉高压的诊断	首次将早产儿视网膜筛查图像与多模态模型结合，用于预测心肺疾病，超越了仅基于人口统计学风险因素的模型性能	研究样本量有限（BPD队列99例，PH队列37例），且图像采集时间限于孕后34周内，可能影响模型泛化能力	探索早产儿视网膜图像中是否包含与支气管肺发育不良和肺动脉高压相关的特征，并评估多模态模型的预测性能	493名有早产儿视网膜病变风险的婴儿，来自7个新生儿重症监护室	数字病理学	心血管疾病	视网膜图像采集，支持向量机	深度学习，支持向量机	图像，人口统计学数据	493名婴儿（BPD测试集99例，PH测试集37例）	NA	ResNet18	AUC	NA
1031	2026-03-20	mamp-ml: A deep learning approach to epitope immunogenicity in plants 2025-Jul-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.07.11.664399 PMID:40791437	研究论文	本文开发了一个名为mamp-ml的机器学习框架，用于预测植物受体-配体相互作用，特别是针对植物免疫系统中的免疫原性结果	结合了超过二十年的功能数据和大型蛋白质语言模型ESM-2，构建了一个能够预测免疫原性结果的管道和模型，即使缺乏实验结构也能实现73%的预测准确率	未明确提及具体局限性，但可能包括模型在未知受体-配体组合上的泛化能力或数据依赖性	开发一个计算框架，用于高通量筛选植物LRR受体-配体组合，并工程化植物免疫系统	植物受体和配体，特别是与病原体检测和免疫诱导相关的LRR受体	机器学习	NA	机器学习，蛋白质语言模型	深度学习	蛋白质序列数据，功能数据	基于超过二十年的功能数据，具体样本数量未明确	NA	ESM-2	准确率	NA
1032	2026-03-20	Machine Learning Analysis of Videourodynamics to Predict Incident Hydronephrosis in Patients With Spina Bifida 2025-07, The Journal of urology IF:5.9Q1 DOI:10.1097/JU.0000000000004547 PMID:40132220	研究论文	本研究开发了机器学习模型，利用视频尿动力学数据预测脊柱裂患者发生肾积水的风险	首次将机器学习应用于视频尿动力学数据，通过自动化特征提取（包括压力/体积记录和荧光透视图像）来预测肾积水事件，并构建了集成模型以提高预测性能	研究样本量相对有限（训练队列354人，验证队列200人），且模型性能（C统计量0.73）仍有提升空间，未进行外部验证	开发可靠的机器学习模型，以预测脊柱裂患者发生肾积水的风险，减少视频尿动力学解读的主观差异性	脊柱裂患者（年龄范围2个月至42岁）	机器学习	脊柱裂	视频尿动力学研究	随机生存森林, 集成模型	视频尿动力学数据（包括压力/体积记录和荧光透视图像）	训练队列354名患者，验证队列200名患者	NA	随机生存森林	C统计量, 特异性	NA
1033	2026-03-20	A Multi-Region Brain Model to Elucidate the Role of Hippocampus in Spatially Embedded Decision-Making 2025-May-29, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.05.29.656671 PMID:40502058	研究论文	本文提出了一种多区域脑模型，用于探索海马体在空间嵌入式二元决策任务中的规范作用，并通过对比不同交互架构的强化学习代理，揭示了特定脑启发结构对学习效率的优化	通过反事实比较不同网格细胞与位置细胞交互架构的强化学习代理，发现特定架构能优化学习效率并再现实验观察，为高效强化学习提供了脑启发的结构化架构	模型基于简化假设，可能未完全捕捉真实神经回路的复杂性，且预测需要新的神经生理学实验验证	探索结构化记忆回路在空间嵌入式二元决策任务中的规范作用，以启发深度学习的归纳偏置	强化学习代理与不同交互架构的脑模型，特别是内嗅皮层和海马体中的网格细胞与位置细胞	机器学习	NA	强化学习	循环神经网络	模拟数据	NA	NA	循环神经网络	学习效率	NA
1034	2026-03-20	Making sense of blobs, whorls, and shades: methods for label-free, inverse imaging in bright-field optical microscopy 2025-Apr, Biophysical reviews IF:4.9Q1 DOI:10.1007/s12551-025-01301-1 PMID:40376420	综述	本文综述了在传统明场光学显微镜中实现无标记、逆成像的方法，以解决其成像模糊、相位与振幅交织等问题	系统总结了明场显微镜中逆成像问题的多种解决方案，包括硬件和软件方法，并特别强调了光学切片明场显微镜（OSBM）在三维成像中的直接应用	文中讨论的方法可能存在计算复杂度高、对硬件要求严格或适用范围有限等潜在限制	开发和应用无标记、逆成像技术，以提高明场光学显微镜对生物样本的准确二维和三维成像能力	生物样本在明场光学显微镜下的成像	计算机视觉	NA	明场光学显微镜，包括离焦显微镜、强度传输、叠层成像、去卷积、多视角重建、物理建模、深度学习等	深度学习	图像	NA	NA	NA	NA	NA
1035	2026-03-20	Deep learning to decode sites of RNA translation in normal and cancerous tissues 2025-Feb-02, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-56543-0 PMID:39894899	研究论文	本研究提出了一种基于Transformer模型的RiboTIE方法，用于从核糖体分析数据中高精度、高灵敏度地检测翻译的开放阅读框，并在正常脑组织和髓母细胞瘤样本中验证了其有效性	RiboTIE是首个直接利用原始核糖体分析计数数据、基于Transformer模型来检测翻译开放阅读框的方法，相比现有方法在精度和灵敏度上有显著提升	论文未明确说明该方法在其他癌症类型或组织中的泛化能力，也未详细讨论计算资源需求或模型的可解释性	开发一种能够准确分析RNA翻译变异、提升核糖体分析数据解析能力的计算工具	正常脑组织和髓母细胞瘤（一种脑癌）样本中的RNA翻译过程	自然语言处理	髓母细胞瘤	核糖体分析测序	Transformer	序列数据	NA	NA	Transformer	精度, 灵敏度	NA
1036	2026-03-20	Contrastive Clustering-Based Patient Normalization to Improve Automated In Vivo Oral Cancer Diagnosis from Multispectral Autofluorescence Lifetime Images 2024-Dec-09, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers16234120 PMID:39682305	研究论文	本文提出了一种基于对比聚类的患者归一化方法，用于改进基于多光谱自体荧光寿命图像的口腔癌自动诊断	提出了一种无需在测试时与患者自身参考样本直接比较的对比预训练方法，以实现患者归一化，并利用多任务框架有效利用小数据集	方法针对特定成像模态设计，虽然开发过程可推广，但直接应用于其他非传统成像模态需调整	提高基于多光谱自体荧光寿命图像的口腔癌自动诊断模型的性能，克服小数据集下的过拟合和患者间变异问题	口腔组织多光谱自体荧光寿命图像	数字病理	口腔癌	多光谱自体荧光寿命成像	深度学习模型	图像	67名患者	NA	对比预训练编码器	灵敏度, 特异性	NA
1037	2026-03-20	EXACT-Net: Framework for EHR-Guided Lung Tumor Auto-Segmentation for Non-Small Cell Lung Cancer Radiotherapy 2024-Dec-06, Cancers IF:4.5Q1 DOI:10.3390/cancers16234097 PMID:39682283	研究论文	本研究提出了一种名为EXACT-Net的多模态AI框架，利用电子健康记录（EHR）引导进行非小细胞肺癌（NSCLC）放疗中的肺部肿瘤自动分割，旨在提高分割准确性并减少假阳性	通过结合预训练大型语言模型（LLM）提取的EHR信息与CT图像数据，构建多模态AI框架，有效去除假阳性结节，提升肿瘤分割性能	研究仅基于10名NSCLC患者的数据进行训练和验证，样本规模较小，可能影响模型的泛化能力	开发一种EHR引导的肺部肿瘤自动分割方法，以加速NSCLC放疗流程，提高治疗效率	非小细胞肺癌（NSCLC）患者的CT图像及对应的电子健康记录（EHR）	数字病理学	肺癌	CT扫描，大型语言模型（LLM）信息提取	深度学习模型，大型语言模型（LLM）	图像（CT），文本（EHR）	10名NSCLC患者	NA	EXACT-Net	结节检测成功率	NA
1038	2026-03-20	MRI-based Deep Learning Models for Preoperative Breast Volume and Density Assessment Assisting Breast Reconstruction 2024-12, Aesthetic plastic surgery IF:2.0Q2 DOI:10.1007/s00266-024-04074-2 PMID:38806828	研究论文	本研究开发了三种基于MRI的自动分割算法，用于术前乳腺体积和密度评估，以辅助乳房重建手术	开发并比较了三种自动乳腺分割算法（简单配准模型、动态编程模型和深度学习模型），用于自动化、高重复性的乳腺区域分割和体积测量	研究样本量相对有限（249名受试者），且仅基于单一机构的MRI数据	开发人工智能模型，实现乳腺的自动分割和体积测量，以优化乳房重建手术并辅助临床决策	接受乳房重建手术的249名患者的术前乳腺MRI图像	数字病理学	乳腺癌	MRI	深度学习模型	图像	249名接受乳房重建手术的受试者	NA	NA	均方误差（MSE），组内相关系数（ICC）	NA
1039	2026-03-20	Activities of Daily Living Object Dataset: Advancing Assistive Robotic Manipulation with a Tailored Dataset 2024-Nov-27, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s24237566 PMID:39686103	研究论文	本文介绍了一个专门针对辅助机器人操作设计的日常生活活动对象数据集，旨在通过深度学习模型简化轮椅辅助机械臂的控制	提出了一个新颖的ADL对象数据集，通过整合多个开源数据集并进行标准化和过滤，专门为家庭环境中的辅助机器人操作定制	数据集依赖于现有开源数据，可能无法覆盖所有ADL场景或对象，且手动验证过程可能引入主观偏差	开发一个专门的数据集以促进辅助机器人中基于深度学习的对象检测模型的发展，从而简化控制接口并增强用户自主性	日常生活活动相关的对象，如饮食、梳洗、穿衣等任务中涉及的物品	计算机视觉	行动障碍	深度学习对象检测	YOLOv5x	图像	超过112,000张高质量图像	YOLO Darknet	YOLOv5x	NA	NA
1040	2026-03-20	A self-attention-driven deep learning framework for inference of transcriptional gene regulatory networks 2024-Nov-22, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbae639 PMID:39679439	研究论文	本文介绍了一种名为DeepTGI的深度学习框架，用于从单细胞和/或批量转录组数据中推断转录因子-基因相互作用，以构建基因调控网络	DeepTGI融合了自编码器提取的特征与自注意力机制，并利用多头注意力模块定义代表性特征，从而在预测转录因子-基因相互作用方面表现出优越性	NA	从基因表达数据中推断转录因子-基因相互作用，以构建基因调控网络并理解转录调控机制	转录因子与靶基因之间的相互作用	机器学习	NA	单细胞转录组测序，批量转录组测序	自编码器，自注意力机制	基因表达谱数据	NA	NA	自编码器，多头注意力模块	准确性	NA