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
1061	2025-06-30	Federated Learning and EEL-Levy Optimization in CPS ShieldNet Fusion: A New Paradigm for Cyber-Physical Security 2025-Jun-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123617 PMID:40573503	研究论文	本文提出了一种名为CPS ShieldNet Fusion的综合安全框架，结合联邦学习和EEL-Levy优化方法，以增强网络物理系统的安全性	结合联邦残差卷积网络(FedRCNet)和EEL-Levy融合优化(ELFO)方法，实现去中心化模型训练并提升复杂安全威胁检测能力	现有方法在可扩展性、数据隐私和应对CPS环境动态性方面仍存在局限	提升网络物理系统(CPS)的网络安全防护能力	网络物理系统(CPS)	机器学习	NA	联邦学习, EEL-Levy优化	Federated Residual Convolutional Network (FedRCNet)	网络安全数据	CICIoT-2023, Edge-IIoTset-2023和UNSW-NB数据集
1062	2025-06-30	Robust Estimation of Unsteady Beat-to-Beat Systolic Blood Pressure Trends Using Photoplethysmography Contextual Cycles 2025-Jun-09, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123625 PMID:40573512	研究论文	提出一种基于光电容积描记术（PPG）和深度学习的新型方法，用于稳健估计逐拍收缩压趋势	引入了两阶段架构和新型输入结构'上下文周期'，将单次收缩压值预测转化为序列预测任务，并利用并行ResU块和Transformer层捕捉周期间交互和时间依赖性	未明确说明模型在长期连续监测中的表现或对不同人群的适用性	开发可靠的逐拍收缩压趋势估计方法，用于日常健康监测	光电容积描记术（PPG）信号和收缩压趋势	机器学习	心血管疾病	深度学习	并行ResU块和Transformer层的混合模型	PPG信号	NA
1063	2025-06-30	Unobtrusive Sleep Posture Detection Using a Smart Bed Mattress with Optimally Distributed Triaxial Accelerometer Array and Parallel Convolutional Spatiotemporal Network 2025-Jun-08, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123609 PMID:40573496	研究论文	开发了一种基于智能床垫的非接触式睡眠姿势检测系统，用于睡眠质量评估和健康监测	使用八个优化分布的三轴加速度计作为前端数据采集单元，并构建了并行卷积时空网络（PCSN）进行睡眠姿势分类	未提及系统在真实环境中的长期稳定性和对不同体型人群的适用性	开发一种低成本、非接触式的睡眠姿势检测系统，用于改善睡眠质量评估和健康监测	睡眠姿势（俯卧、仰卧、左侧卧、左侧胎儿式、右侧卧、右侧胎儿式）	数字健康	睡眠呼吸暂停、压疮	三轴加速度计、并行卷积时空网络	CNN、LSTM、Bi-LSTM	加速度数据	未明确提及样本数量
1064	2025-06-30	Synergizing Attribute-Guided Latent Space Exploration (AGLSE) with Classical Molecular Simulations to Design Potent Pep-Magnet Peptide Inhibitors to Abrogate SARS-CoV-2 Host Cell Entry 2025-Jun-07, Viruses DOI:10.3390/v17060828 PMID:40573419	研究论文	该研究结合属性引导的潜在空间探索（AGLSE）与经典分子模拟，设计出强效的Pep-Magnet肽抑制剂以阻断SARS-CoV-2进入宿主细胞	利用变分自编码器（VAE）和Wasserstein自编码器（WAE）生成潜在空间图，从中筛选并设计具有抗病毒活性的新型肽序列	研究仅基于计算机模拟和分子对接，尚未进行体外或体内实验验证	设计新型肽抑制剂以阻断SARS-CoV-2进入宿主细胞，应对COVID-19疫情	SARS-CoV-2病毒及其宿主细胞	机器学习	COVID-19	VAE, WAE, 分子对接, 分子动力学模拟	VAE, WAE	肽序列数据	200个生成的肽序列，其中4个（MSK-1至MSK-4）进行了详细分析
1065	2025-06-30	Segment Anything Model (SAM) and Medical SAM (MedSAM) for Lumbar Spine MRI 2025-Jun-07, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123596 PMID:40573483	研究论文	本研究评估了Segment Anything Model (SAM)和Medical SAM (MedSAM)在腰椎MRI图像中分割椎间盘和椎体的性能，并与nnU-Net模型进行了比较	首次在腰椎MRI分割中应用零样本深度学习模型SAM和MedSAM，并展示了它们在无需训练数据情况下的可行性	性能仍不及最新的nnU-Net模型，分割结果存在一定的不一致性	评估零样本深度学习模型在腰椎MRI分割中的性能	腰椎MRI图像中的椎间盘(IVD)和椎体(VB)	数字病理	腰椎疾病	MRI	SAM, MedSAM, nnU-Net	图像	82具捐赠者脊柱样本
1066	2025-06-30	Enhanced RNA secondary structure prediction through integrative deep learning and structural context analysis 2025-Jun-06, Nucleic acids research IF:16.6Q1 DOI:10.1093/nar/gkaf533 PMID:40530692	research paper	该论文提出了一种整合深度学习和结构上下文分析的RNA二级结构预测方法	采用分阶段学习策略整合RNA序列和结构上下文信息，并利用配对约束训练模型，显著提高了预测的鲁棒性	数据稀缺和过拟合问题仍然存在	提高RNA二级结构预测的准确性和鲁棒性	RNA二级结构	machine learning	NA	deep learning	DSRNAFold	RNA序列和结构数据	多个基准数据集
1067	2025-06-30	Method for Estimating Amount of Saliva Secreted Using a Throat Microphone 2025-Jun-06, Sensors (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/s25123584 PMID:40573471	研究论文	提出一种使用喉部麦克风声音来估计唾液分泌量的方法	首次提出利用可穿戴喉部麦克风采集的声音，通过深度学习分类吞咽声音来估计唾液分泌量	唾液分泌量估计的相关系数R为0.600，准确度有待提高	开发一种能够持续监测唾液分泌量的方法	人类唾液分泌	机器学习	口腔疾病	深度学习	NA	声音	NA
1068	2025-06-30	Enhanced risk stratification for stage II colorectal cancer using deep learning-based CT classifier and pathological markers to optimize adjuvant therapy decision 2025-Jun-04, Annals of oncology : official journal of the European Society for Medical Oncology IF:56.7Q1 DOI:10.1016/j.annonc.2025.05.537 PMID:40480552	研究论文	本研究开发了一种结合深度学习CT分类器和病理标志物的智能风险整合系统（IRIS-CRC），用于更精确地分层II期结直肠癌患者的风险，以优化辅助治疗决策	首次将基于Swin Transformer的深度学习CT分类器（STAR-CRC）与病理标志物整合，创建了四层预后分层的IRIS-CRC系统，相比现有指南显著提高了风险分层的精确性	研究仅基于回顾性数据，需要前瞻性临床试验验证其临床效用	开发更精确的II期结直肠癌风险分层系统以优化辅助化疗决策	II期结直肠癌患者	数字病理	结直肠癌	多平面CT成像分析	Swin Transformer（STAR-CRC）	CT图像+病理标志物数据	2992例II期CRC患者（来自12个中心），其中1587例用于模型开发，1405例用于外部验证
1069	2025-06-30	Clinical outcome and deep learning imaging characteristics of patients treated by radio-chemotherapy for a "molecular" glioblastoma 2025-Jun-04, The oncologist DOI:10.1093/oncolo/oyaf127 PMID:40542584	研究论文	本研究评估了分子胶质母细胞瘤（molGB）对标准治疗的反应，并探讨了深度学习和机器学习在MRI上区分无对比增强的molGB与低级别胶质瘤（LGG）的能力	首次利用AI模型基于MRI FLAIR高信号分割特征区分无对比增强的molGB与LGG，并发现无对比增强的molGB患者生存期更长	研究为回顾性设计，样本量相对较小（132例患者），且未探讨不同分子亚型的潜在异质性	评估分子胶质母细胞瘤对标准治疗的反应及开发基于AI的影像学诊断工具	132例接受放疗和替莫唑胺治疗的胶质母细胞瘤患者（包括histGB和molGB亚型）	数字病理学	胶质母细胞瘤	MRI FLAIR成像	深度学习/AI模型	医学影像（MRI）	132例患者（包含histGB和molGB亚型）
1070	2025-06-30	Simple controls exceed best deep learning algorithms and reveal foundation model effectiveness for predicting genetic perturbations 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf317 PMID:40407144	研究论文	本文提出了一种简单的基线方法，在预测基因扰动后的转录组反应方面优于现有的深度学习算法，并阐明了基础模型在此任务中的实用性	提出了一种简单但性能优越的基线方法，超越了现有最先进的深度学习算法，并提供了基础模型在基因扰动预测任务中的实用性分析	未明确提及具体样本量或数据规模，可能影响方法泛化性的全面评估	评估和改进基因扰动后转录组反应的预测方法	基因扰动后的转录组反应	机器学习	NA	深度学习，基础模型微调	transformer-based foundation model	转录组数据	NA
1071	2025-06-30	Residue conservation and solvent accessibility are (almost) all you need for predicting mutational effects in proteins 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf322 PMID:40434923	研究论文	该研究提出了一种基于进化评分和残基相对溶剂可及性的简单方法，用于预测突变对蛋白质生物物理性质的影响	该方法仅使用残基保守性和溶剂可及性两个简单特征，性能却与更复杂的深度学习模型相当甚至略优	未明确讨论该方法在特定类型突变或蛋白质上的局限性	开发更简单有效的蛋白质突变效应预测方法	蛋白质突变及其对生物物理性质的影响	计算生物学	NA	进化分析	基于进化评分的简单模型	蛋白质序列和结构数据	ProteinGym深度突变扫描数据集中的突变数据
1072	2025-06-30	Knowledge-enhanced protein subcellular localization prediction from 3D fluorescence microscope images 2025-Jun-02, Bioinformatics (Oxford, England) DOI:10.1093/bioinformatics/btaf331 PMID:40459878	研究论文	开发了一种知识增强的蛋白质亚细胞定位模型KE3DLoc，用于从3D荧光显微镜图像中识别蛋白质分布模式	结合3D和2D投影细胞信息设计图像特征提取模块，并利用GO数据库的生物知识优化蛋白质表示	3D图像处理研究较少，缺乏数据和模型复杂性是主要限制	提高蛋白质亚细胞定位预测的准确性，促进蛋白质功能和相关疾病研究	3D荧光显微镜图像中的蛋白质分布	数字病理学	NA	深度学习	KE3DLoc	3D图像	三个公共数据集
1073	2025-06-30	The role of learned song in the evolution and speciation of Eastern and Spotted towhees 2025-Jun, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1013135 PMID:40526780	研究论文	本研究探讨了东方斑唧鹀和斑点唧鹀学习歌曲在物种进化和分化中的作用	利用机器学习模型分析歌曲特征，揭示小变异在多特征中如何促进姐妹物种识别其物种特异性歌曲	公开可用的遗传数据有限，且物种分类在重叠区域的准确性较低	研究学习歌曲在物种进化和分化中的作用	东方斑唧鹀和斑点唧鹀	机器学习	NA	机器学习	随机森林、深度学习、梯度提升机、卷积神经网络（CNN）	音频	广泛的社区科学录音，包括重叠区域和潜在杂交个体的歌曲
1074	2025-06-30	The Potential of Artificial Intelligence in Pharmaceutical Innovation: From Drug Discovery to Clinical Trials 2025-May-25, Pharmaceuticals (Basel, Switzerland) DOI:10.3390/ph18060788 PMID:40573185	综述	本文探讨了人工智能在药物研发中的潜力，从药物发现到临床试验	综述了AI在药物研发中的应用，包括加速药物发现、优化临床试验步骤以及个性化治疗	AI应用仍存在监管不足的问题，需要更深入的立法监督以确保安全、伦理和无偏见	评估AI在药物研发中的潜力，优化药物开发流程并提高治疗效果	药物研发过程中的生物和化学数据	人工智能	NA	机器学习、深度学习	NA	生物和化学数据	NA
1075	2025-06-30	Generative prediction of real-world prevalent SARS-CoV-2 mutation with in silico virus evolution 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf276 PMID:40532108	research paper	开发了一个名为ViralForesight的深度学习生成框架，用于预测现实世界中流行的SARS-CoV-2突变	结合蛋白质语言模型和计算机模拟病毒进化，提出了一个能够提前预测SARS-CoV-2流行突变的新方法	NA	预测新兴病毒在现实世界中的突变流行趋势，以提前更新疫苗或药物	SARS-CoV-2病毒的突变	machine learning	COVID-19	deep learning, protein language models, in silico virus evolution	generative deep learning	genomic data	NA
1076	2025-06-30	A novel deep learning framework with dynamic tokenization for identifying chromatin interactions along with motif importance investigation 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf289 PMID:40536817	研究论文	提出了一种结合动态分词、DNABERT词嵌入和高效通道注意力机制的新型深度学习模型Inter-Chrom，用于识别染色质相互作用并研究模体重要性	整合动态分词、DNABERT词嵌入和高效通道注意力机制，提出新的模体重要性计算方法	性能可能因染色质相互作用数据的特异性而被高估	提高染色质相互作用预测的准确性并研究模体重要性	染色质相互作用网络	生物信息学	NA	深度学习	Inter-Chrom（结合动态分词、DNABERT和高效通道注意力机制）	序列和基因组特征数据	三个细胞系数据集
1077	2025-06-30	PrimeNet: rational design of Prime editing pegRNAs by deep learning 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf293 PMID:40536816	研究论文	本文介绍了一种名为PrimeNet的新型预测模型，用于通过深度学习设计Prime编辑的pegRNAs，以提高基因编辑的效率和准确性	PrimeNet整合了染色质可及性和DNA甲基化等重要的表观遗传因素，并引入了多尺度卷积和注意力机制，显著提高了预测准确性和泛化性能	模型虽然提高了预测准确性，但仍可能受限于未考虑的其他潜在影响因素	提高Prime编辑技术的编辑效率和预测准确性，推动基因编辑技术在遗传疾病治疗等领域的应用	Prime编辑的pegRNAs	机器学习	遗传疾病	深度学习	CNN, 注意力机制	基因编辑数据	来自HEK293T和K562细胞系的两个数据集
1078	2025-06-30	DeepTFtyper: an interpretable morphology-aware graph neural network for translating histopathology images into molecular subtypes in small cell lung cancer 2025-May-01, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf284 PMID:40539233	研究论文	开发了一种基于图神经网络的深度学习模型DeepTFtyper，用于从小细胞肺癌的H&E染色全切片图像中自动分类分子亚型	首次提出从H&E染色组织学切片预测SCLC分子亚型的深度学习框架，提供可扩展、准确且临床相关的工具	样本量可能不足，分子测试的复杂性可能影响模型的广泛应用	开发一种自动分类小细胞肺癌分子亚型的工具，以指导治疗决策	小细胞肺癌的H&E染色全切片图像	数字病理学	小细胞肺癌	免疫组织化学(IHC)	图神经网络(GNN)	图像	389例来自中国医学科学院肿瘤医院的样本
1079	2025-06-30	Machine learning models for pharmacogenomic variant effect predictions - recent developments and future frontiers 2025 Apr-Apr, Pharmacogenomics IF:1.9Q3 DOI:10.1080/14622416.2025.2504863 PMID:40401639	综述	本文回顾了机器学习在药物基因组变异效应预测中的最新进展和未来发展方向	探讨了新兴的深度学习模型如何利用进化保守性和生物物理特性，以及集成方法如何提高预测的准确性、稳健性和可解释性	虽然机器学习方法在预测变异效应方面取得了进展，但对于数百万罕见变异的功能性表征仍存在挑战	提高药物基因组变异效应的预测能力，以支持精准医学的实施	药物基因组变异	机器学习	NA	机器学习（ML）、深度学习	深度学习模型、集成模型	DNA序列、蛋白质序列	NA
1080	2025-06-30	Decomposition-reconstruction-optimization framework for hog price forecasting: Integrating STL, PCA, and BWO-optimized BiLSTM 2025, PloS one IF:2.9Q1 DOI:10.1371/journal.pone.0324646 PMID:40577402	研究论文	本研究构建了一个多阶段混合预测模型，用于提高生猪价格时间序列数据的预测准确性	提出了一个创新的'分解-重构-优化'框架，结合STL分解、PCA降维和BWO优化的BiLSTM模型，显著提高了预测精度	未提及具体的数据来源和时间范围限制	提高生猪价格时间序列预测的准确性	生猪价格时间序列数据及其影响因素	时间序列预测	NA	STL分解、PCA降维、Beluga Whale Optimization (BWO)优化	BiLSTM、Prophet、ARIMA、LSTM	时间序列数据	未明确提及具体样本数量