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
1081	2025-10-05	Molecular dynamics simulations of proteins: an in-depth review of computational strategies, structural insights, and their role in medicinal chemistry and drug development 2025-Sep-26, Biological cybernetics IF:1.7Q4 DOI:10.1007/s00422-025-01026-0 PMID:41003729	综述	深入探讨分子动力学模拟在蛋白质研究中的计算策略、结构见解及其在药物化学和开发中的应用	专门聚焦蛋白质分子动力学模拟在疾病背景下与抑制剂相互作用的系统综述，并展望机器学习与深度学习技术的整合前景	计算模型与实际细胞条件之间仍存在差距，当前方法在模拟真实生物环境方面存在局限	评估分子动力学模拟在蛋白质行为研究和药物开发中的应用价值	蛋白质及其与抑制剂的相互作用	计算生物学	NA	分子动力学模拟	NA	分子结构数据	NA	GROMACS, DESMOND, AMBER	NA	模拟结果可靠性	NA
1082	2025-10-05	Ultra-fast whole-brain T2-weighted imaging in 7 seconds using dual-type deep learning reconstruction with single-shot acquisition: clinical feasibility and comparison with conventional methods 2025-Sep-26, Japanese journal of radiology IF:2.9Q2 DOI:10.1007/s11604-025-01875-6 PMID:41003971	研究论文	评估采用单次激发快速自旋回波技术和双类型深度学习重建的超快速T2加权成像的图像质量与临床实用性	首次将单次激发采集与双类型深度学习重建（包含图像去噪和超分辨率处理）相结合，实现7秒全脑T2加权成像	样本量较小（38例患者），仅与常规T2WI进行比较	评估超快速T2加权成像技术的图像质量和临床效用	38例接受常规和超快速T2加权成像的患者	医学影像	中枢神经系统疾病	单次激发快速自旋回波技术，深度学习重建	深度学习	磁共振图像	38例患者	NA	双类型深度学习（去噪和超分辨率）	图像质量评分，解剖结构可见性，噪声水平，伪影水平，信噪比，对比噪声比	NA
1083	2025-10-05	FairDITA: Disentangled Image-Text Alignment for Fair Skin Cancer Diagnosis 2025-Sep-26, Journal of imaging informatics in medicine DOI:10.1007/s10278-025-01693-2 PMID:41003966	研究论文	提出一种新颖的对比学习框架FairDITA，通过解耦图像-文本对齐实现公平的皮肤癌诊断	利用显式构建的图像-文本对将病变特征与肤色属性解耦，通过测量图像和文本嵌入空间中的语义距离并进行最优表示对齐	方法依赖于图像-文本对的显式构建，可能受限于文本描述的准确性和完整性	解决皮肤癌诊断中的算法公平性问题，减少不同肤色群体间的性能差异	皮肤癌诊断	计算机视觉	皮肤癌	对比学习	深度学习	图像, 文本	两个基准数据集PAD-UFES-20和Fitzpatrick17k，涵盖广泛肤色范围	NA	共享文本编码器和两个专用图像编码器	分类准确率, 公平性指标	NA
1084	2025-10-05	Automated Diffusion Analysis for Noninvasive Prediction of Isocitrate Dehydrogenase Genotype in WHO Grade 2-3 Gliomas 2025-Sep-25, AJNR. American journal of neuroradiology DOI:10.3174/ajnr.A8776 PMID:40494626	研究论文	本研究开发了一种基于T2加权成像的自动ADC提取流程，用于无创预测WHO 2-3级胶质瘤的异柠檬酸脱氢酶基因型	首次建立了基于单序列（T2加权成像）的自动ADC提取流程，使用nnUNet深度学习算法实现胶质瘤自动分割，避免了传统手动分割的耗时和操作者依赖性	nnUNet在6%的病例中出现远离肿瘤的脑组织过分割，在0.8%的胶质瘤中遗漏了部分肿瘤成分	开发自动化的ADC分析方法，用于胶质瘤IDH基因型的无创预测	WHO 2-3级胶质瘤患者	数字病理	胶质瘤	MRI, ADC成像	深度学习	医学影像	医院数据集247例，BraTS 2021数据集500例	nnUNet, Python, FSL	nnUNet	Dice系数, AUC, 95%置信区间	NA
1085	2025-10-05	Deep Learning for Cardiac Overload Estimation　- Predicting B-Type Natriuretic Peptide (BNP) Levels From Heart Sounds and Electrocardiogram 2025-Sep-25, Circulation journal : official journal of the Japanese Circulation Society IF:3.1Q2 DOI:10.1253/circj.CJ-25-0098 PMID:40533163	研究论文	开发深度学习模型通过心音和心电图非侵入性预测血浆BNP水平	首次结合心音和ECG信号通过深度学习估计BNP水平，实现非侵入性心衰筛查	样本量有限（外部验证集仅140例患者），需更大规模研究验证	开发非侵入性心衰筛查工具，验证深度学习模型预测BNP水平的性能	心衰患者的心音和心电图信号	医疗人工智能	心血管疾病	心音图、心电图	深度学习	生理信号（心音、ECG）	外部验证集140例患者，亚组分析127例	NA	NA	AUROC, 敏感度, 特异度	NA
1086	2025-10-05	The identification and severity staging of chronic obstructive pulmonary disease using quantitative CT parameters, radiomics features, and deep learning features 2025-Sep-25, Respiration; international review of thoracic diseases DOI:10.1159/000548595 PMID:40996946	研究论文	本研究通过整合定量CT参数、影像组学特征和深度学习特征，开发慢性阻塞性肺疾病的识别与严重程度分期模型	首次结合双相CT的定量参数、影像组学与深度学习特征构建多模态模型，用于COPD识别和严重程度分期	回顾性研究设计，样本量相对有限（223例患者+59例对照），需要进一步前瞻性验证	评估基于双相CT的多模态特征在COPD识别和严重程度分期中的价值	慢性阻塞性肺疾病患者和健康对照者	医学影像分析	慢性阻塞性肺疾病	定量CT分析，影像组学分析，深度学习特征提取	逻辑回归	CT影像	282例（223例COPD患者+59例健康对照），广州队列训练测试，深圳队列外部验证	pyradiomics, VGG-16	VGG-16	AUC	NA
1087	2025-10-05	MTF-hERG: a Multi-type Features Fusion-based Framework for Predicting hERG Cardiotoxicity of Compounds 2025-Sep-25, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3614696 PMID:40996988	研究论文	提出一种基于多类型特征融合的框架MTF-hERG，用于预测化合物的hERG心脏毒性	首次融合分子指纹、2D分子图像和3D分子图等多种分子特征，通过深度特征融合和不同激活函数的全连接层构建预测模型	NA	开发深度学习模型预测化合物的hERG心脏毒性，提高药物开发效率	化合物的hERG心脏毒性	机器学习	心血管疾病	深度学习	全连接神经网络,DenseNet,等变图神经网络	分子指纹,2D分子图像,3D分子图	NA	NA	DenseNet,Equivariant Graph Neural Networks	准确率,AUC,AUPR,RMSE,R²	NA
1088	2025-10-05	Conditional Virtual Imaging for Few-Shot Vascular Image Segmentation 2025-Sep-25, IEEE transactions on medical imaging IF:8.9Q1 DOI:10.1109/TMI.2025.3608467 PMID:40996986	研究论文	提出一种用于少样本血管图像分割的条件虚拟成像框架	提出对齐图像-掩码对生成方法和双重一致性学习策略，利用大预训练模型生成高质量血管图像	NA	解决少标注样本下血管图像分割性能不佳的问题	血管医学图像	医学图像处理	血管疾病	深度学习	生成模型,分割模型	医学图像	少量标注血管图像和大量未标注数据	NA	NA	NA	NA
1089	2025-10-05	Ape Optimizer: A p-Power Adaptive Filter-Based Approach for Deep Learning Optimization 2025-Sep-25, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2025.3610665 PMID:40996994	研究论文	提出一种基于p幂自适应滤波的新型深度学习优化器Ape，通过p幂调整机制处理重尾梯度分布	首次将自适应滤波领域的LMP算法引入深度学习优化，针对α稳定分布设计梯度调整机制和二阶矩估计方法	NA	解决深度学习优化器中梯度噪声非高斯分布假设失效的问题	深度学习优化算法	机器学习	NA	自适应滤波	NA	基准数据集	NA	NA	NA	准确率, 训练速度	NA
1090	2025-10-05	HiADN:Lightweight Resolution Enhancement of Hi-C Data Using High Information Attention Distillation Network 2025-Sep-25, IEEE transactions on computational biology and bioinformatics DOI:10.1109/TCBBIO.2025.3614663 PMID:40996990	研究论文	提出一种基于深度学习的HiADN方法，用于从稀疏Hi-C矩阵推断高分辨率染色质相互作用矩阵	设计了专门的HiFM架构捕获Hi-C数据的局部空间结构，开发了大核卷积分解和注意力机制探索长基因组距离的全局模式	NA	提升稀疏Hi-C测序数据质量以恢复3D染色质基本特征	Hi-C数据、3D染色质结构	计算生物学	NA	Hi-C测序	CNN, 注意力机制	Hi-C相互作用矩阵	GM12878、K562和CH12-LX细胞系数据集	NA	HiFM	与实验文库效果对比、超越现有最优模型	NA
1091	2025-10-05	Integrating Deep Model-Based Learning With Modular State-Based Stackelberg Games for Self-Optimizing Distributed Production Systems 2025-Sep-25, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3610707 PMID:40996999	研究论文	提出了一种将深度模型学习与模块化状态Stackelberg博弈相结合的新方法，用于分布式制造系统的自优化	用深度学习方法替代数字表示来学习系统动态，在虚拟环境中训练博弈参与者，减少实际系统交互需求	仅在实验室测试平台上验证，工业实际应用效果需进一步验证	开发分布式生产系统的自优化方法	制造系统	机器学习	NA	深度学习	深度学习模型	系统动态数据	NA	NA	单步和多步预测器	实际系统交互减少率	NA
1092	2025-10-05	Time-Frequency Collaborative Learning for Imbalanced Ship Motion Data With Missing Labels in Sea State Estimation 2025-Sep-25, IEEE transactions on cybernetics IF:9.4Q1 DOI:10.1109/TCYB.2025.3610416 PMID:40997001	研究论文	提出一种用于海况估计的基于类别不平衡船舶运动数据的半监督学习方法BalanceSSE	针对船舶运动数据中高类别不平衡和缺失标签问题，提出动态填补、不平衡时频学习和聚类邻近分类器的协同学习框架	NA	解决海况估计中船舶运动数据的类别不平衡和标签缺失问题	船舶运动数据	机器学习	NA	半监督学习	NA	时间序列数据	UCR数据集和船舶运动数据集	NA	动态填补模块(DIT), 不平衡时频学习模块(ITFL), 聚类邻近分类器(CL)	NA	NA
1093	2025-10-05	Deep learning powered breast ultrasound to improve characterization of breast masses: a prospective study 2025-Sep-25, Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987) DOI:10.1177/02841851251377927 PMID:40997147	研究论文	评估深度学习工具S-Detect在提高乳腺超声诊断精度和标准化放射科医生评估方面的潜力	首次前瞻性研究证明深度学习工具能够弥合放射科医生经验差距，提高诊断一致性并减少不必要的活检	样本量相对有限（230个乳腺肿块），专家放射科医生使用AI后性能提升不显著	评估深度学习工具在乳腺超声诊断中的临床应用价值	216名患者的230个乳腺肿块	医学影像分析	乳腺癌	超声成像	深度学习	超声图像	216名患者的230个乳腺肿块	NA	S-Detect	特异性, PPV, NPV, 准确率, 敏感性, AUC, Kappa统计量	NA
1094	2025-10-05	Predicting protein-protein interactions in the human proteome 2025-Sep-25, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adt1630 PMID:40997207	研究论文	通过增强协同进化信号和开发新的深度学习网络，系统预测人类蛋白质-蛋白质相互作用	使用来自30PB未组装基因组数据的7倍深度多序列比对增强协同进化信号，并基于2亿个预测蛋白质结构开发新的深度学习网络	NA	预测人类蛋白质组中的蛋白质-蛋白质相互作用	人类蛋白质组	生物信息学	人类疾病	协同进化分析, 深度学习, 多序列比对	深度学习网络	基因组数据, 蛋白质结构数据	2亿个人类蛋白质对	NA	NA	精确度	30PB基因组数据处理
1095	2025-10-05	Identifying EEG-Based Neurobehavioral Risk Markers of Gaming Addiction Using Machine Learning and Iowa Gambling Task 2025-Sep-25, Biomedical physics & engineering express IF:1.3Q3 DOI:10.1088/2057-1976/ae0b75 PMID:40997844	研究论文	本研究利用机器学习方法通过脑电图和爱荷华赌博任务识别游戏成瘾的神经行为风险标志物	首次结合EEG信号和IGT行为数据，采用多种信号变换技术和机器学习算法实现93%的分类准确率	研究样本仅限于健康参与者，未包含临床确诊的游戏障碍患者	开发基于神经生理信号的游戏成瘾早期客观检测方法	健康参与者在爱荷华赌博任务中的神经行为反应	机器学习	游戏成瘾障碍	脑电图(EEG), 事件相关电位(ERP), 爱荷华赌博任务(IGT)	Random Forest, CNN	脑电信号, 行为数据	NA	NA	卷积神经网络	准确率	NA
1096	2025-10-05	Using economic value signals from primate prefrontal cortex in neuro-engineering applications 2025-Sep-25, Journal of neural engineering IF:3.7Q2 DOI:10.1088/1741-2552/ae0bf6 PMID:40997885	研究论文	本研究探索在脑机接口中使用灵长类前额叶皮层经济价值信号的方法	首次将抽象认知信号（经济价值信号）应用于神经工程，开发了基于强化学习的自适应解码器架构	研究基于非人灵长类动物数据，尚未在人类或临床环境中验证	开发能够利用抽象认知信号的脑机接口系统，辅助用户实现目标导向行为	非人灵长类动物的眶额叶皮层神经信号	神经工程	NA	多变量时间序列神经信号记录	深度学习, 强化学习	神经信号时间序列数据	非人灵长类动物实验数据	NA	神经预测模型	准确率	NA
1097	2025-10-05	Integrative Omics and AI-Driven Systems Biology: Multilayer Networks Decoding Apis mellifera Health and Resilience 2025-Sep-25, Journal of proteome research IF:3.8Q1 DOI:10.1021/acs.jproteome.5c00294 PMID:40997916	综述	本文综述了整合多组学与人工智能方法在解码蜜蜂健康与恢复力分子机制中的应用	提出了结合多组学（蛋白质组学、代谢组学、脂质组学）与人工智能的多层网络模型，为非模式生物研究提供创新框架	面临样本输入量有限和跨组学异质性等挑战	解码蜜蜂分子恢复力机制，推动系统生物学研究	蜜蜂（Apis mellifera）及其分子网络	系统生物学	NA	蛋白质组学, 代谢组学, 脂质组学, 空间组学, 单细胞组学, 质谱分析	深度学习, 图神经网络, 多层网络模型	多组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
1098	2025-10-05	Multi-Scale Attention Fusion With Depthwise Separable Convolutions for Efficient Skin Cancer Detection 2025-Sep-25, Journal of cutaneous pathology IF:1.6Q3 DOI:10.1111/cup.14870 PMID:40998452	研究论文	提出一种融合多尺度注意力机制和深度可分离卷积的高效皮肤癌检测框架MAF-DermNet	结合多尺度注意力融合机制与深度可分离卷积，通过DCGAN数据增强和残差注意力模块提升模型性能	未整合临床元数据，需进一步优化以适应多样化医疗场景	开发高效准确的皮肤癌自动检测方法	皮肤病变图像	计算机视觉	皮肤癌	DCGAN数据增强	CNN, GAN	图像	NA	NA	深度可分离卷积, 残差注意力模块	准确率, 宏平均F1分数	NA
1099	2025-10-05	Voice of Mind, a Deep Learning Model for Depression and Anxiety Assessment From Acoustic and Lexical Vocal Biomarkers 2025-Sep-25, Journal of voice : official journal of the Voice Foundation IF:2.5Q1 DOI:10.1016/j.jvoice.2025.09.012 PMID:40998607	研究论文	开发了一个名为Voice of Mind的深度学习模型，通过声学和词汇生物标志物从意大利心理治疗录音中评估焦虑和抑郁	提出了一种结合CNN分析梅尔频谱图和MLP整合词汇与声学输入的混合架构，能够区分抑郁、焦虑和无病理三种状态	样本量较小（仅5名患者，7个录音），缺乏大规模验证	开发从语音数据评估心理健康状况的深度学习模型	意大利心理治疗录音中的声学和词汇特征	自然语言处理	精神疾病	语音分析，声学特征提取，词汇标记分析	CNN, MLP	音频	5名患者（重度抑郁症或广泛性焦虑症），7个录音，超过1000个音频片段	NA	卷积神经网络，多层感知器	分类准确率，特征重要性分析	NA
1100	2025-10-05	Spatiotemporal assessment and background climate drivers of atmospheric urban heat island in Guangdong province, China 2025-Sep-25, International journal of biometeorology IF:3.0Q2 DOI:10.1007/s00484-025-03022-2 PMID:40999209	研究论文	本研究评估了广东省大气城市热岛强度的时空变化及其与背景气候因子的关系	结合计量经济学技术与机器学习/深度学习方法，首次在广东省范围内系统分析大气城市热岛与气候变量的长期关联	研究区域限于广东省，未涵盖其他气候区域；模型对极端天气事件的适应性有待验证	探究大气城市热岛强度的时空变化规律及其与背景气候驱动因子的关系	广东省城市地区的大气城市热岛现象	机器学习	NA	气象观测数据分析	Random Forest, CNN-LSTM	气象时间序列数据	广东省多个城市的长期气象观测数据	NA	CNN-LSTM	R²	NA