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
1101	2025-09-05	Deep Learning Application of YOLOv8 for Aortic Dissection Screening using Non-contrast Computed Tomography 2025-Sep-01, European journal of vascular and endovascular surgery : the official journal of the European Society for Vascular Surgery IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.ejvs.2025.08.054 PMID:40902929	研究论文	开发并验证基于YOLOv8深度学习模型用于非增强CT筛查主动脉夹层	首次将YOLOv8模型应用于非增强CT的主动脉夹层检测，并通过Grad-CAM实现模型可解释性验证	回顾性研究设计，可能存在选择偏倚	提高主动脉夹层的早期诊断准确性和效率	主动脉夹层患者和对照组患者的CT影像	计算机视觉	心血管疾病	非增强CT成像	YOLOv8	医学影像	1138例CT扫描（569例AD患者，569例对照组）
1102	2025-09-05	Explainable artificial intelligence for predicting inflammatory signatures and spatial molecular heterogeneity from nasal polyp histology 2025-Sep-01, The Journal of allergy and clinical immunology IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jaci.2025.08.016 PMID:40902945	研究论文	开发基于组织学的深度学习模型HE2Signature，用于预测鼻息肉中的炎症基因特征和空间分子异质性	首个基于组织学的可解释深度学习模型，能够从H&E染色切片预测炎症基因特征和空间表达模式	样本量相对有限（内部队列n=30），外部验证性能有提升空间（T2内型ROC=0.716）	开发人工智能模型实现鼻息肉内型的组织学预测和空间分子图谱构建	慢性鼻窦炎伴鼻息肉（CRSwNP）患者	数字病理学	鼻息肉疾病	转录组数据分析，免疫组织化学验证	深度学习网络	H&E染色全切片图像，基因表达数据	训练集70例，内部验证30例，外部验证224例（来自四个医疗中心）
1103	2025-09-05	Deciphering the unique autoregulatory mechanisms and substrate specificity of the understudied DCLK3 kinase linked to neurodegenerative diseases 2025-Sep-01, The Journal of biological chemistry IF:4.0Q2 DOI:10.1016/j.jbc.2025.110664 PMID:40902973	研究论文	本研究揭示了与神经退行性疾病相关的未充分研究激酶DCLK3的独特自调控机制和底物特异性	首次发现DCLK3通过自磷酸化其截短尾部实现与催化结构域的结合，并利用深度学习预测并验证了Tau蛋白作为其潜在底物	NA	阐明DCLK3激酶的自调控机制和细胞底物，为神经退行性疾病治疗提供新靶点	DCLK3激酶及其细胞调控机制	计算生物学	神经退行性疾病	深度学习、肽库数据集分析、体外实验、质谱分析	深度学习模型	蛋白质序列数据、实验数据	NA
1104	2025-09-05	A dual-encoder U-net architecture with prior knowledge embedding for acoustic source mapping 2025-Sep-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0039104 PMID:40905669	研究论文	提出一种基于双编码器U-net架构的监督学习框架，用于将波束形成图转换为高分辨率声源强度分布图	采用双编码器提取互补特征，引入对比损失函数学习一致潜在特征，并设计频率和位置编码器嵌入先验知识	NA	提高声源定位的准确性和计算效率	声源强度分布	信号处理	NA	深度学习，波束形成	U-net，双编码器架构	声学图像数据	仿真数据和MIRACLE数据集
1105	2025-09-05	A bi-directional cascaded transformer network for underwater narrowband signal enhancement 2025-Sep-01, The Journal of the Acoustical Society of America IF:2.1Q1 DOI:10.1121/10.0039112 PMID:40905671	研究论文	提出一种双向级联Transformer网络（BCT-Net），用于水下窄带信号增强	首次设计双分支结构同时提取目标信号和环境噪声特征，采用级联注意力机制在低信噪比（-20dB）下检测窄带特征	NA	提升水下窄带信号的去噪性能	船舶辐射噪声中的窄带成分	信号处理	NA	深度学习	Transformer	声学信号	NA
1106	2025-09-05	Major pathophysiological changes in pulmonary disease provided a molecular insight based on deep learning approach 2025-Aug-31, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-15539-y PMID:40887476	研究论文	基于深度学习方法分析肺部疾病的主要病理生理变化和分子通路	采用深度学习和网络分析平台整合多源数据，揭示肺部疾病中分子通路的关联性	NA	理解肺部疾病的分子机制以改善诊断和治疗策略	肺部疾病相关的基因、蛋白质和分子通路	生物信息学	肺部疾病	深度学习、网络分析、生物信息学分析	深度学习算法	文本、基因表达数据、蛋白质相互作用数据	基于MEDLINE和NIH数据库的已发表研究（截至2023年12月）
1107	2025-09-05	scSorterDL: a deep neural network-enhanced ensemble LDAs for single cell classifications 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf446 PMID:40889117	研究论文	提出一种结合惩罚线性判别分析、群体学习和深度神经网络的创新方法scSorterDL，用于提升单细胞RNA测序数据的细胞类型分类性能	首次将惩罚LDA、群体学习和深度神经网络集成，通过生成随机数据子集并利用DNN整合模型输出，捕捉传统方法可能忽略的复杂关系	NA	解决单细胞RNA测序数据高维度和稀疏性带来的细胞类型注释挑战	单细胞RNA测序数据	生物信息学	NA	单细胞RNA测序(scRNA-seq)	惩罚线性判别分析(pLDA), 深度神经网络(DNN)	基因表达数据	13个真实scRNA-seq数据集和20对跨平台数据集
1108	2025-09-05	MCAMEF-BERT: an efficient deep learning method for RNA N7-methylguanosine site prediction via multi-branch feature integration 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf447 PMID:40889118	研究论文	提出一种名为MCAMEF-BERT的高效深度学习模型，用于RNA N7-甲基鸟苷位点预测	采用并行架构整合预训练模型分支和传统特征编码分支，引入多通道注意力模块解决特征融合冗余问题	NA	准确识别RNA N7-甲基鸟苷修饰位点以揭示生物调控机制	RNA N7-甲基鸟苷修饰位点	生物信息学	肿瘤	深度学习，DNABERT-2预训练模型	BERT，注意力机制	序列数据	基于m7GHub数据集的样本
1109	2025-09-05	Significantly enhancing human antibody affinity via deep learning and computational biology-guided single-point mutations 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf445 PMID:40889116	研究论文	通过深度学习和计算生物学指导的单点突变显著增强人类抗体亲和力	开发了一种整合进化约束、统计势能、分子动力学模拟和深度学习模型的新型计算流程，用于精准预测抗体亲和力增强突变	NA	提升抗体亲和力以增强治疗效果并降低剂量需求	人类抗体（针对H7N9禽流感病毒血凝素和死亡受体5的抗体）	计算生物学	传染性疾病（禽流感）	分子动力学模拟、元动力学、深度学习建模	MicroMutate（微环境特异性预测模型）、图神经网络	蛋白质序列与结构数据	12个单点突变抗体（H7N9靶向）和1个死亡受体5抗体
1110	2025-09-05	Deep learning-enabled ultra-broadband terahertz high-dimensional photodetector 2025-Aug-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-63364-8 PMID:40885712	研究论文	提出一种基于超表面和深度学习的大带宽太赫兹高维光电探测器，实现强度、偏振和频率的全参数连续检测	通过色散驱动的轨道角动量倍增将偏振和光谱响应投影至OAM域，并利用机器学习解码独特的极化涡旋图案	NA	开发能同时检测光强、偏振和波长的高维连续光电探测技术	太赫兹波段的光场参数	机器学习和光学检测	NA	机器学习，超表面技术，轨道角动量(OAM)编码	神经网络	光学图像和模式数据	NA
1111	2025-09-05	Deep indel mutagenesis reveals the regulatory and modulatory architecture of alternative exon splicing 2025-Aug-30, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-62957-7 PMID:40885722	研究论文	本研究利用深度插入缺失诱变技术揭示人类外显子的调控结构并开发预测工具DANGO以加速反义寡核苷酸疗法发现	提出低成本深度插入缺失诱变技术解析外显子调控的棋盘式结构，并开发深度学习工具DANGO预测全人类外显子调控景观	NA	解析人类外显子调控架构并加速治疗性反义寡核苷酸的发现	人类外显子及其选择性剪接调控元件	计算生物学	遗传疾病	深度插入缺失诱变，深度学习	深度学习模型	基因组序列数据	NA
1112	2025-09-05	A model for epileptic EEG detection and recognition based on Multi-Attention mechanism and Spatiotemporal 2025-Aug-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17256-y PMID:40885781	研究论文	提出一种基于多注意力机制和时空特征融合的癫痫脑电检测与识别模型MASF	结合混合注意力机制、Transformer编码器和点积注意力机制，直接从原始EEG信号解读癫痫状态，无需大量数据预处理和特征提取	在两个数据集上的准确率存在较大差异（94.19% vs 72.50%），模型泛化能力有待进一步验证	开发高精度的癫痫脑电信号自动检测与识别方法	癫痫患者的脑电信号数据	自然语言处理	癫痫	EEG信号分析	混合注意力机制、Transformer、点积注意力机制	脑电信号	CHB-MIT和波恩大学数据集，采用十倍交叉验证
1113	2025-09-05	Segmentation-enhanced approach for emotion detection from EEG signals using the fuzzy C-mean and SVM 2025-Aug-30, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-17220-w PMID:40885829	研究论文	提出一种结合模糊C均值和SVM的EEG信号情感检测分割增强方法	采用混合方法结合多种核函数的SVM模型与模糊C均值聚类来提升情感识别性能	仅使用两名受试者的EEG数据，样本规模较小	基于EEG信号实现情感状态的自动识别与分类	人类EEG信号与对应情感状态（积极、中性、消极）	机器学习	NA	EEG信号采集与处理，统计分析方法（单因素方差分析）	SVM（支持向量机），模糊C均值，CNN-LSTM混合模型	EEG信号数据	两名受试者的EEG记录
1114	2025-09-05	The utility of artificial intelligence in characterization and detecting causes of macular edema: A spectral-domain OCT-based algorithm study 2025-Aug-30, Experimental eye research IF:3.0Q1 DOI:10.1016/j.exer.2025.110619 PMID:40889611	研究论文	开发基于深度学习的光学相干断层扫描图像算法，用于自动区分糖尿病性黄斑水肿、年龄相关性黄斑变性和正常视网膜状况	首次结合预训练CNN模型与可解释AI技术实现黄斑水肿病因的自动化分类与可视化解释	回顾性数据集可能存在选择偏差，且样本量相对有限	提升黄斑水肿病因的诊断准确性与临床决策支持	人类视网膜光学相干断层扫描图像	计算机视觉	眼科疾病	光学相干断层扫描成像	CNN（包括ResNet152、InceptionV3、MobileNetV2）	图像	1040张OCT图像（来自医院数据集和公共数据集）
1115	2025-09-05	Applications of artificial intelligence and nanotechnology in vaccine development 2025-Aug-29, International journal of pharmaceutics IF:5.3Q1 DOI:10.1016/j.ijpharm.2025.126096 PMID:40886810	综述	探讨人工智能和纳米技术在疫苗开发中的应用及其协同效应	整合AI与纳米技术实现疫苗设计的智能化与精准递送，推动个性化免疫策略和通用疫苗开发	NA	分析AI和纳米技术如何克服传统疫苗开发的效率、成本和时间限制	疫苗设计、递送系统和免疫优化策略	生物医学工程	传染病	机器学习（ML）、深度学习（DL）、纳米颗粒（脂质体、聚合物NP、仿生系统）	ML/DL算法	基因组、蛋白质组和免疫学数据	NA
1116	2025-09-05	DECODE: An open-source cloud-based platform for the noninvasive management of peripheral artery disease 2025-Aug-28, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109037 PMID:40902337	研究论文	开发了一个名为DECODE的开源云平台，用于外周动脉疾病的非侵入性管理	整合了人工智能、交互式3D可视化和计算建模，提供自动化的云集成解决方案	NA	改善外周动脉疾病的诊断和患者特异性治疗规划	外周动脉疾病患者	数字病理	心血管疾病	深度学习分割、有限元模拟、光学相干断层扫描	CNN、U-Net、nnU-Net	CT图像、OCT图像	22个CT数据集和300个血管内光学相干断层扫描图像
1117	2025-09-04	Deep Learning-Derived Plaque Burden for Intracoronary Optical Coherence Tomography: An Intravascular Ultrasound-Based Validation Study 2025-Aug-27, JACC. Cardiovascular interventions DOI:10.1016/j.jcin.2025.07.021 PMID:40900048	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1118	2025-09-05	Development of a multi-feature predictive model for risk stratification in stage IB-IIA non-small cell lung cancer: a multicenter analysis 2025-Aug-24, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112379 PMID:40902436	研究论文	开发了一种整合临床病理数据与CT影像的多特征预测模型，用于IB-IIA期非小细胞肺癌的风险分层	首次结合临床病理因素、放射组学特征和深度学习特征构建多特征融合模型（CRD模型），并采用SHAP方法增强模型可解释性	回顾性研究设计，外部验证队列样本量较小（n=70）	开发IB-IIA期非小细胞肺癌的术后风险分层预测模型	IB-IIA期非小细胞肺癌患者	数字病理	肺癌	CT影像分析、放射组学特征提取、深度学习	ResNet50、逻辑回归、多特征融合模型（CRD模型）	临床病理数据、CT医学影像	训练集370例、内部验证120例、外部验证70例患者
1119	2025-09-05	Molecular characterization of an adhesion GPCR signal transduction 2025-Aug-19, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.14.670383 PMID:40894777	研究论文	本研究通过多学科方法揭示了黏附GPCR ADGRG1的机械信号转导分子机制	首次整合单分子力谱、分子动力学模拟和细胞实验，阐明剪切应力诱导GAIN结构域变构激活的两种并行路径	研究主要聚焦ADGRG1受体，其他aGPCR家族的普适性仍需验证	阐明黏附G蛋白偶联受体的机械信号转导分子机制	ADGRG1受体及其GAIN结构域	分子生物物理学	NA	单分子力谱、分子动力学模拟、深度学习辅助设计	分子动力学模型、深度学习指导的蛋白质设计	生物物理测量数据、分子模拟数据、细胞信号检测数据	NA（未明确样本数量，但涉及工程化GAIN变体验证）
1120	2025-09-05	Multi-organ AI Endophenotypes Chart the Heterogeneity of Pan-disease in the Brain, Eye, and Heart 2025-Aug-13, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.08.09.25333350 PMID:40832432	研究论文	本研究利用多器官AI内表型（MAEs）探索脑、眼和心脏疾病的异质性和共享病因	提出'泛疾病'概念，首次通过弱监督深度学习模型从多器官多组学数据中识别出11个AI驱动的生物标志物	NA	研究脑、眼和心脏疾病的异质性和共同病因机制，推动精准医疗发展	129,340名参与者的多器官成像、遗传、蛋白质组和RNA-seq数据	数字病理	阿尔茨海默病、心血管疾病	成像技术、遗传分析、蛋白质组学、RNA-seq	Surreal-GAN（弱监督深度学习模型）	多模态数据（图像、遗传、蛋白质组、转录组）	129,340名参与者