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
1101	2026-08-24	Single-cell multiomics connects 3D genome and transcriptome alterations in Alzheimer's disease 2026-Jul-23, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adz1652 PMID:42490473	研究论文	应用GAGE-seq技术联合分析阿尔茨海默病大脑单细胞中的基因表达和三维染色质结构，揭示与细胞类型特异性失调相关的染色质重组，并整合空间转录组和染色质可及性数据，及使用深度学习框架预测疾病相关的基因表达变化	首次将GAGE-seq技术应用于阿尔茨海默病研究，联合分析单细胞3D基因组和转录组，并引入深度学习框架Hicformer预测疾病相关基因表达，提供多尺度视角	未明确阐述，但可能受限于样本数量和组织异质性	探究三维基因组结构变化在阿尔茨海默病分子病理中的作用及其对细胞类型特异性基因表达的影响	阿尔茨海默病患者和年龄匹配的未患病个体的死后脑组织中的单细胞	数字病理学、机器学习	阿尔茨海默病	GAGE-seq、空间转录组测序、染色质可及性测序（如ATAC-seq）	深度学习框架	单细胞基因表达数据、3D染色质结构数据、空间转录组数据、染色质可及性数据	阿尔茨海默病患者和年龄匹配对照的死后脑组织样本（未明确具体数量）	NA	Hicformer	NA（可能包括预测准确性和相关性，但未提供具体指标）	NA（未提及具体资源）
1102	2026-08-24	Evaluating large language models for assessment of psychosis risk 2026-Jul-23, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-026-02928-4 PMID:42493532	研究论文	评估大型语言模型在评估精神病风险中的能力，利用部分PSYCHS访谈记录推断临床高风险状态和症状严重程度	首次系统评估11个开放权重大型语言模型在精神病风险评估中的性能，并探索模型规模与性能及计算成本之间的权衡	样本来自单一研究，可能存在地域偏差；模型在跨地点表现差异明显，且存在过度病理性解释非临床经验的倾向	探索开放权重大型语言模型能否从叙事访谈记录中提取临床相关信息，以支持精神病风险早期检测的可扩展性	678份部分PSYCHS访谈记录，来自373名参与者（其中77.7%为临床高风险精神病患者）	自然语言处理	精神病	大型语言模型	大型语言模型	文本	678份访谈记录，373名参与者	NA	Llama-3.3-70B等11个开放权重模型	准确率、敏感度、特异度、组内相关系数	NA
1103	2026-08-24	Human imprints on global riverfronts 2026-Jul-18, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-75777-0 PMID:42471340	研究论文	利用卫星影像和深度学习绘制全球河流前沿高分辨率地图，量化人类改造程度及其驱动因素	首次提供全球7.52百万公里河流前沿的高分辨率地图，区分侧向碎片化与大坝引起的纵向碎片化，并揭示其与水质恶化和生物多样性威胁的关联	未明确提及具体局限，但可能受限于卫星影像分辨率和分类精度	量化全球河流前沿的人类印记分布及其与水质和生物多样性的关系	全球河流前沿（水陆交界带）	计算机视觉, 深度学习	不适用	卫星影像, 深度学习	深度学习模型	卫星图像	7.52百万公里河流前沿	不明确	不明确	不明确	不明确
1104	2026-08-24	Measuring cardiac stroke volume through in-ear audio sensing 2026-Jul-17, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-026-75642-0 PMID:42469245	研究论文	本文提出一种基于耳塞内耳音频传感的深度学习系统，用于估计心脏每搏输出量，并与临床验证设备进行比较。	首次仅使用商品化耳塞设备通过内耳音频估计每搏输出量，结合生成式自监督/迁移学习和基于Transformer的自动编码器。	样本量小（23名健康参与者），且仅与临床验证设备估计值比较，未与直接测量方法验证。	开发一种非侵入性、可扩展且低成本的每搏输出量测量方法，用于临床外的心血管健康监测。	健康参与者的内耳音频信号和相应的每搏输出量估计值。	机器学习	心血管疾病	音频传感	Transformer-based autoencoder	音频数据	23名健康参与者	NA	Transformer-based autoencoder	平均绝对误差, Pearson相关系数, 百分比误差	NA
1105	2026-08-24	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	提出GenoGlyph，一个可解释的深度学习框架，用于从全切片组织病理学图像中推断泛癌基因组突变并进行临床风险分层	创新地将突变预测作为中间步骤，利用预测的基因组特征学习潜在特征，捕获隐藏的肿瘤内在和微环境状态，并验证了预测突变（包括测序不一致的假阳性病例）的生物学一致性	摘要中未明确提及局限性	建立从标准H&E切片中系统解读复杂基因型-表型关系的可扩展方法，用于精准肿瘤学、功能变异解读和生存分层	14种实体瘤类型的6,391张全切片图像及四个外部队列的982例患者	数字病理学	泛癌	全切片图像（H&E染色）	深度学习	图像	6,391张全切片图像（14种肿瘤类型）和982例外部患者	NA	NA	AUC	NA
1106	2026-08-24	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	本文介绍了AllTheBacteria，一个开放的社区资源，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	构建了大规模统一的细菌和古菌基因组资源平台，并结合深度学习模型实现AI引导的抗菌肽发现，从海量数据中筛选出具有潜在活性的新型肽类抗生素	未在摘要中明确提及局限性	建立统一的细菌基因组发现平台，并利用AI技术促进新型抗菌肽的发现	公共细菌和古菌全基因组测序数据，以及从中挖掘的抗菌肽	机器学习, 生物信息学	细菌感染	全基因组测序（WGS）	深度学习模型（APEX 1.1）	基因组序列数据, 蛋白质序列数据	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；24个代表肽	NA	APEX 1.1	活性测定（低微摩尔活性），体内效力（与多粘菌素B比较），毒性评估	NA
1107	2026-08-24	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	评估AlphaFold及相关深度学习方法在建模抗体和T细胞受体抗原识别方面的性能	首次系统比较AlphaFold2、AlphaFold3、增加采样协议及相关的深度学习方法在不同免疫复合物类别（包括抗体-蛋白、抗体-肽和TCR-pMHC）的建模性能，并展示通过模型池化提高成功率的可能性	预测精度和改进水平在不同接口类别间差异显著，抗体-肽复合物仍具挑战；仅使用默认置信度分数，未探索其他评分策略	评估深度学习方法在抗体和TCR抗原识别结构建模中的性能，并为预测建模工作提供指导	抗体-蛋白复合物、抗体-肽复合物和TCR-肽-MHC复合物	结构生物学	不适用	深度学习结构预测	AlphaFold2, AlphaFold3	蛋白质复合物结构数据	多种免疫复合物数据集，具体样本数量未在摘要中提及	NA	AlphaFold2, AlphaFold3	预测成功率（近原生成功率）	NA
1108	2026-08-24	AI-driven neoantigen identification: a comprehensive review from somatic variant calling to T cell recognition 2026-07-06, Journal of translational medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1186/s12967-026-08535-x PMID:42410432	综述	本文综述了人工智能如何重塑新抗原发现流程，从体细胞变异检测到T细胞识别，涵盖计算流程、临床应用及当前挑战	系统性整合了从体细胞变异检测、HLA分型、肽段处理到肽-MHC结合、呈递和T细胞识别的AI驱动新抗原发现全流程，并强调了免疫肽组学在验证和拓展非经典抗原来源中的关键作用	II类HLA预测准确性有限、罕见HLA等位基因覆盖不足、肿瘤异质性以及缺乏标准化基准测试和验证	总结AI在新抗原发现中的应用，并讨论从计算预测到临床转化的现状与挑战，以促进精准癌症免疫治疗的发展	新抗原（肿瘤特异性肽段）、体细胞突变、HLA等位基因、免疫肽组学数据、AI预测模型	人工智能、免疫信息学	癌症	高通量测序、免疫肽组学、人工智能	深度学习模型	测序数据、免疫肽组学数据、文本	NA	NA	NA	预测准确性、免疫原性保留率、基准测试指标	NA
1109	2026-08-24	CryoROLE: describing large inter-domain rotation in single particle cryo-EM 2026-Jul-04, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.64898/2026.07.04.736454 PMID:42427595	研究论文	该文介绍了一种名为cryoROLE的计算工具，用于从单颗粒冷冻电镜数据中提取大型结构域间旋转的连续构象动态。	创新性地将多体精修构建的静态复合图中的连续构象动态转化为移动域相对取向的景观，克服了传统方法将连续动态离散化的限制，能够在实空间中直观解释域运动和构象群体分布。	未在摘要中明确提及，但可能受限于对复合图构建质量和初始多体精修结果的依赖，以及仅适用于具有明显域间旋转的系统。	旨在分析单颗粒冷冻电镜中的大型蛋白质运动，提取连续构象动态。	多种生物系统中的单颗粒冷冻电镜数据。	生物信息学	暂未提及	冷冻电镜	多体精修	图像	未提供具体数值	未提及	未提及	未提及	未提及
1110	2026-08-24	Unraveling cell-cell communication through spatial transcriptomics: a review of computational methods 2026-Jul-03, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbag446 PMID:42617152	综述	综述了空间转录组学中用于解码细胞间通讯的计算方法，将其分为基于空间模式和基于表达调控两大类，并讨论了挑战与未来方向	系统梳理了空间细胞间通讯推断的概念演化与方法格局，提出将现有方法分为空间模式基和表达调控基两大轨迹，并剖析其生物学假设、统计与深度学习框架、优势与局限	未具体指明单个方法的定量比较或统一基准，主要面临验证、基准测试、多模态整合和组织特异性建模方面的挑战	全面回顾空间转录组数据分析中细胞间通讯推断的计算方法，识别概念演化、方法分类、挑战和未来方向，以推动动态、多层重建细胞内外通讯及整合多组学建模	空间转录组学数据及其用于推断细胞间通讯的计算工具和方法	空间转录组学, 计算生物学	NA	空间转录组学（ST）	深度学习模型（如用于空间模式的深层模型）	空间转录组学数据	NA	NA	NA	NA	NA
1111	2026-08-24	A comprehensive survey on graph neural networks for gene regulatory network inference 2026-Jul-03, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbag443 PMID:42632029	综述	本文是第一篇关于利用图神经网络进行基因调控网络推断的全面综述，分析了16种最先进方法，并对其架构、推理策略和计算框架进行分类评估	首次系统性地统一了图架构、学习范式和数据模式，在共同的基准框架下进行比较，不同于以往仅关注单细胞RNA测序或深度学习的综述	未提供具体实验，仅基于现有研究进行定性分析，且可能受限于所选方法的使用范围	指导生命科学家选择合适的计算模型，并帮助研究人员开发基于图学习的下一代基因调控网络推断技术	基因调控网络推断方法，具体包括16种基于图神经网络的方法	机器学习	不适用	不适用	图神经网络	不适用	16种方法	不适用	不适用	不适用	不适用
1112	2026-08-24	An open-source pipeline for longitudinal single-cell tracking and cell-cycle/migration coupling analysis for neurotherapeutic screening 2026-Jul-02, Neuroprotection (Chichester, England) DOI:10.1002/nep3.70047 PMID:42499344	研究论文	开发了一个开源流程，用于纵向单细胞追踪和细胞周期/迁移耦合分析，以支持神经治疗筛选。	结合Fiji/ImageJ预处理、Cellpose深度学习分割和TrackMate追踪，并集成FUCCI报告基因，实现细胞周期与迁移行为的同步分析。	未提及具体限制。	建立开放工作流，用于追踪细胞周期和运动性，支持神经保护筛选。	表达FUCCI的HEK293细胞。	数字病理学	神经退行性疾病	FUCCI成像	Cellpose（深度学习分割模型）	图像	未明确样本量，涉及HEK293细胞系。	Fiji/ImageJ, TrackMate	Cellpose	第一类错误率、第二类错误率、轨迹连续性（χ²检验）	未提及
1113	2026-08-24	Adaptive learning rate methodologies and clipping mechanisms based upon gradient entropy 2026-Jul-02, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-60537-3 PMID:42393251	研究论文	提出一种基于梯度熵的自适应学习率方法和裁剪机制，以提高深度学习的训练效率和稳定性。	引入熵感知学习率调度机制和多尺度熵感知裁剪机制，结合梯度扰动率和信息熵双重因素，增强优化器对训练动态和结构复杂性的响应能力。	摘要未提及具体局限性，可能包括计算开销增加或需验证不同网络结构的普适性。	改进深度学习优化器的学习率调节和梯度裁剪，以提升模型的鲁棒性和收敛稳定性。	深度学习优化器，包括学习率调度和梯度裁剪机制。	机器学习	NA	NA	优化器（基于熵的机制）	公共数据集（未具体说明）	多个公共数据集（未具体说明）	NA	NA	模型鲁棒性和收敛稳定性（未具体指标）	NA
1114	2026-08-24	Deep Learning-Enhanced Biomarker Interpretation on Cytology Cell Blocks: Foundations and Emerging Opportunities in Spatial Pathobiology 2026-Jul, The American journal of pathology DOI:10.1016/j.ajpath.2026.02.004 PMID:41763533	综述	本文综述了深度学习在细胞学细胞块中生物标志物解释的应用，涵盖了PD-L1、HER2、ER/PR等标志物，并讨论了空间病理生物学的新机会	聚焦于细胞学细胞块这一特殊样本类型，提出深度学习可增强生物标志物解释的重复性和定量评估，并扩展至直接从形态学预测生物标志物状态	由于是迷你综述，未提供具体的实验验证或定量比较，可能缺乏对模型性能的详细评估	探讨深度学习辅助生物标志物解释在细胞学细胞块中的基础、新兴应用及未来方向，以推动精准肿瘤学	细胞学细胞块样本中的生物标志物，包括PD-L1、HER2、ER/PR、Ki-67、ALK/ROS1、BRAF V600E和p16	计算机病理学	肿瘤	免疫组织化学(IHC)和深度学习	深度学习模型	细胞学细胞块图像	不适用（综述）	不适用	不适用	不适用	不适用
1115	2026-08-24	Popformer: Learning general signatures of positive selection with a self-supervised transformer 2026-Jul, PLoS computational biology IF:3.8Q1 DOI:10.1371/journal.pcbi.1014492 PMID:42455870	研究论文	本文提出了一种基于自监督Transformer的模型Popformer，用于学习遗传变异的一般模式，以检测自然选择信号，并在多个场景下展现出优于现有方法的准确性。	Popformer创新性地结合了位点和单倍型注意力机制，学习相对位置嵌入以捕捉SNP间距离，并通过模仿掩码语言建模的预训练策略，实现了对一般选择模式的自监督学习。	本文未明确提及局限性，但可能包括对复杂真实数据泛化能力的潜在限制，以及计算资源需求等未详细说明的方面。	开发一种基于Transformer的通用方法，用于从大规模人类遗传变异数据中学习选择信号，提高检测的准确性和泛化能力。	人类基因组数据，包括来自1000 Genomes Project的样本以及模拟的进化场景数据。	自然语言处理, 机器学习	NA	NGS, 全基因组测序	Transformer	基因型数据, 文本（通过模拟标记语言建模）	未明确，但涉及1000 Genomes Project的人类数据及多种模拟数据。	PyTorch	Transformer	准确性, AUC, 鲁棒性分析	未明确，通常需GPU支持（如NVIDIA A100或V100）
1116	2026-08-24	Automated Eosinophil Quantification Using Deep Learning to Predict Therapy Escalation in Pediatric Ulcerative Colitis 2026-Jul-01, Clinical and translational gastroenterology IF:3.0Q2 DOI:10.14309/ctg.0000000000001031 PMID:42044208	研究论文	开发了一种基于U-Net的深度学习模型，用于自动量化儿童溃疡性结肠炎中的嗜酸性粒细胞，以预测治疗升级。	首次将深度学习应用于儿童溃疡性结肠炎嗜酸性粒细胞的自动化量化，并验证其作为可重复生物标志物预测治疗升级的潜力。	未提及具体局限性。	开发并验证基于深度学习的嗜酸性粒细胞自动量化方法，以预测儿童溃疡性结肠炎的治疗升级和临床结局。	来自两个儿科中心的病理全切片图像，以及PROTECT队列中221例初治中重度儿童溃疡性结肠炎患者的直肠活检样本。	数字病理学	儿童溃疡性结肠炎	全切片图像分析	U-Net	病理图像	221例患者和病理切片	未明确提及	U-Net, SAU-Net, YOLO-v8, HoVer-Next	AUROC, 精确率, 召回率, F1分数, 斯皮尔曼相关系数	未明确提及
1117	2026-08-24	Multimodal deep learning to support delineation of neuro-oncology organs based on the EPTN international neurological contouring atlas 2026-Jul, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2026.101051 PMID:42631107	研究论文	提出了一种多模态深度学习模型，用于分割欧洲粒子治疗网络国际神经肿瘤图谱中定义的25个器官	首次将多模态深度学习应用于神经肿瘤图谱的器官分割，并系统评估了不同输入配置的性能	未从T2 FLAIR中获益，且样本量相对有限（74例患者）	支持神经肿瘤学中器官的精确描绘，以提高粒子治疗计划的质量	欧洲粒子治疗网络国际神经肿瘤图谱中定义的25个器官	医学影像	神经肿瘤	磁共振成像（MRI）、计算机断层扫描（CT）	深度学习模型（多模态）	医学图像（对比增强T1加权磁共振成像和计算机断层扫描）	74例患者，其中59例训练，每折14-15例评估	NA	NA	Dice系数、表面Dice系数	NA
1118	2026-08-24	Real-Time Artificial Intelligence for Early Sepsis Prediction Using Dynamic Clinical Data: A Systematic Review 2026-Jul, Cureus DOI:10.7759/cureus.113193 PMID:42632992	系统综述	本文系统评估了使用动态医院数据进行早期脓毒症预测的实时人工智能模型，共纳入8项研究，并对其性能、偏倚风险和临床应用前景进行了综合分析。	首次系统综述聚焦于利用动态临床数据的实时人工智能脓毒症预测模型，强调解释性方法（如特征归因和SHAP分析）的应用，并纳入外部验证和转移学习等现代策略。	证据主要基于回顾性研究，存在异质性脓毒症定义和分析报告不足的问题，缺乏前瞻性验证和临床整合评估。	评估实时人工智能模型在早期脓毒症预测中的表现、可解释性和临床就绪程度。	成人住院人群（包括重症监护室、急诊科和多重医院系统）中的脓毒症预测。	机器学习	脓毒症	NA	梯度提升方法、神经网络、循环生存模型、深度学习预测平台	动态临床数据	每项研究样本量从数百到超过500,000名患者不等（共8项研究）	NA	梯度提升机、神经网络、循环生存模型、深度学习架构（具体模型未详述）	受试者工作特征曲线下面积（AUC），部分研究报告了预警提前时间	NA
1119	2026-08-24	RoseVisuals: A Multi-Class Dutch Rose Petal Images Dataset for Automated Health and Pigmentation Classification via Deep Learning 2026-Jun-23, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-026-07630-4 PMID:42337298	研究论文	该研究创建了一个包含1995张高分辨率荷兰玫瑰花瓣图像的数据集，用于通过深度学习进行健康和色素分类	首次专门针对荷兰玫瑰花瓣构建多类图像数据集，涵盖多种颜色和健康状态，填补了机器学习在玫瑰品种研究中的空白	未提及局限性	支持农业中的机器学习活动，特别是自动花瓣健康评估和玫瑰品种分类	荷兰玫瑰花瓣，涵盖红色、黄色、白色、粉色、紫色、橙色、双色和多色，以及新鲜、干燥和病变状态	计算机视觉	不适用	图像采集	深度学习模型	图像	1995张高分辨率花瓣图像	未提及	未提及	未提及	未提及
1120	2026-08-24	Image Caption Generation using Deep Learning Approaches 2026-06-12, Journal of visualized experiments : JoVE DOI:10.3791/71528 PMID:42371865	研究论文	本文利用深度学习技术，特别是ResNet和RNN，实现图像字幕生成，以提供准确且有意义的图像文本描述	采用智能滤波技术增强图像，结合ResNet进行深度特征编码和RNN解码，以生成与参考字幕高度精确的描述	未在摘要中明确提及局限性	提高图像字幕生成的准确性和语义相关性，通过深层表示和智能滤波实现更精确的描述	图像字幕生成任务，使用MSCOCO数据集中的图像和参考标注	计算机视觉, 自然语言处理	不适用	CNN, RNN	CNN, RNN	图像, 文本	MSCOCO数据集（未提供具体样本数量）	未明确指定	ResNet, RNN	BLUE（B1、B2、B3、B4）, METEOR, ROUGE, CIDEr	未明确指定