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
1181	2026-07-30	scReGAT: Leveraging Knowledge of Regulatory Interactions to Predict Long-range Gene Regulation at Single-cell Resolution 2026-Jul-28, Genomics, proteomics & bioinformatics DOI:10.1093/gpbjnl/qzag072 PMID:42517821	研究论文	提出scReGAT，一种结合顺式调控元件-基因和转录因子-基因相互作用先验知识，以单细胞分辨率重建细胞特异性调控网络的深度学习框架	创新性地整合实验验证的调控相互作用与单细胞染色质可及性数据，构建知识引导的调控图，并利用图注意力网络(GAT)预测基因表达及评估特定调控相互作用的贡献	NA	以单细胞分辨率解码长程基因调控，揭示发育、疾病和细胞身份中的调控机制	神经母细胞瘤和成骨分化系统中的细胞调控网络，以及阿尔茨海默病、多发性硬化症和精神分裂症相关疾病细胞类型	自然语言处理，机器学习	阿尔茨海默病，多发性硬化症，精神分裂症，神经母细胞瘤	单细胞多组学测序，染色质可及性分析	图注意力网络（GAT）	单细胞多组学数据（包括染色质可及性数据和基因表达数据）	五个单细胞多组学数据集	PyTorch	GAT	NA	NA
1182	2026-07-30	Automated MRI-based framework combining deep learning localization and machine learning classification for pubertal olecranon bone age assessment 2026-Jul-28, International journal of legal medicine IF:2.2Q1 DOI:10.1007/s00414-026-03934-7 PMID:42517899	研究论文	开发了一种基于MRI的AI框架，用于青春期尺骨鹰嘴骨龄分期评估，并测试了其内部性能和跨中心可迁移性	首次将YOLO-v8m深度学习定位与ResNet-50特征提取及NN分类器结合，构建了用于青春期尺骨鹰嘴骨龄分期的全自动MRI框架，并验证了无需重新训练的跨中心可迁移性	研究样本人群仅涵盖特定青春期年龄窗口（女孩9.5-13岁，男孩11.5-15岁），且结果应视为辅助成熟标志物而非独立的法医骨龄评估工具	建立基于MRI的AI骨龄分期框架，评估其内部性能及跨中心迁移性	青春期尺骨鹰嘴骨龄分期	计算机视觉	NA	MRI成像	YOLO-v8m检测器、ResNet-50特征提取、神经网络分类器	图像（肘部MRI影像）	开发队列197例（77名女孩，120名男孩），外部验证队列72例（30名女孩，42名男孩）	PyTorch	YOLO-v8m, ResNet-50, 神经网络	平均精确度, 准确率, 平均绝对误差, 均方根误差, 加权kappa系数, 组内相关系数	NA
1183	2026-07-30	Deep learning-based multi-modality image conversion for evaluating dose calculation and position correction accuracy in image-guided radiation therapy 2026-Jul-28, Radiological physics and technology IF:1.7Q3 DOI:10.1007/s12194-026-01108-z PMID:42518091	研究论文	提出基于深度学习的多模态图像合成框架，用于提高图像引导放疗中剂量计算和位置校正的准确性	使用条件生成对抗网络同时实现CBCT到CT和CT到MRI的转换，并系统评估合成图像在剂量计算和位置校正中的效果	NA	通过深度学习的多模态图像合成提升自适应放疗和图像引导放疗的可行性	锥束CT、CT和MRI图像	计算机视觉	NA	NA	条件生成对抗网络	图像	100例病例（80例训练，20例测试）	NA	CGAN	结构相似性指数、峰值信噪比、伽马通过率	NA
1184	2026-07-29	ASO Visual Abstract: Optimizing Deep Learning for Renal Mass Characterization in Challenging Cases: A Comparative Study of Spatial-Input Strategies and a Validated ROI-Only DLR Nomogram 2026-Jul-28, Annals of surgical oncology IF:3.4Q1 DOI:10.1245/s10434-026-20325-9 PMID:42518144	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1185	2026-07-30	Portable Near Infrared Spectroscopy Study for Turmeric Adulteration Detection 2026-Jul-28, Journal of AOAC International IF:1.7Q3 DOI:10.1093/jaoacint/qsag068 PMID:42518243	研究论文	利用便携式近红外光谱与深度学习技术检测姜黄粉中玉米粉掺假	开发了双注意力CNN-LSTM多任务网络，同时实现掺假分类和含量回归，显著优于传统PLS模型	仅在受控实验条件下进行，未涉及实际复杂样本环境	建立快速、无损的姜黄粉掺假现场检测方法	姜黄粉中的玉米粉掺假	计算机视觉，机器学习	NA	近红外光谱（NIR），化学计量学	CNN， LSTM	光谱数据	330个掺假样本（玉米粉比例0-50%）	PyTorch	CNN， LSTM， PLS， PCA， CARS， UVE	准确率， R²， RMSE， RPD	NA
1186	2026-07-30	Dual-granularity feature learning reveals static and dynamic mechanisms of ncRNA-drug interactions 2026-Jul-28, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2026.3717803 PMID:42519854	研究论文	提出基于因果解耦策略的DC-MetaMG框架，用于预测非编码RNA与药物之间的相互作用，通过静态结合和动态调节两种互补机制来减少特征冗余和虚假关联	首次将因果解耦策略应用于ncRNA-药物关联预测，通过双粒度特征学习区分静态结合与动态调节两种互补机制，有效抑制多源特征融合中的语义冲突和假阳性关联	未提及在更多类型的ncRNA（如circRNA）或更大规模数据集上的验证，也未讨论模型的实际计算成本或部署可行性	提升非编码RNA-药物相互作用预测的准确性和可靠性，解决多源生物信息融合导致的特征冗余和虚假关联问题	非编码RNA（lncRNA和miRNA）与药物之间的相互作用关系	机器学习	NA	因果解耦、深度学习	DC-MetaMG（基于因果解耦的深度学习框架）	多源生物信息（包括序列、结构、功能注释等）	lncRNA-药物和miRNA-药物两个数据集	PyTorch（基于深度学习框架的推断）	DC-MetaMG（包含双粒度特征学习和因果解耦模块）	AUC, ACC, AUPR	NA
1187	2026-07-30	TrafficFlowNet: A Neural Transport Model for Dynamic Traffic Flows 2026-Jul-28, IEEE transactions on neural networks and learning systems IF:10.2Q1 DOI:10.1109/TNNLS.2026.3715738 PMID:42519861	研究论文	提出一个基于物理信息的深度学习模型TrafficFlowNet，用于动态交通流建模，将交通流建模为跨连接道路节点的传输过程	将交通流建模为传输过程并嵌入图神经网络主干，引入全变分正则化解决图神经网络过度平滑问题，采用生成对抗结构捕捉真实动态	未明确说明局限性	改善交通流建模的准确性和鲁棒性，应对非线性时空依赖和外部扰动	高速公路交通流数据	机器学习	NA	NA	图神经网络、生成对抗网络	时间序列数据	四个真实高速公路交通传感器基准数据集（PEMS03、PEMS04、PEMS07、PEMS08），每个数据集包含超过150个传感器和超过15000个时间步	NA	TrafficFlowNet	平均绝对误差（MAE）	NA
1188	2026-07-30	BERT-HemoPep60: Transformer-based Deep Learning Method with Domain-Adaptive Pretraining for Quantitative Hemolytic Activity Prediction of Peptides 2026-Jul-28, IEEE journal of biomedical and health informatics IF:6.7Q1 DOI:10.1109/JBHI.2026.3717818 PMID:42519856	研究论文	提出基于Transformer的深度学习方法BERT-HemoPep60，利用领域自适应预训练定量预测肽段的溶血活性	首次将领域自适应预训练（DAPT）和前缀提示方法应用于肽段溶血活性预测，整合多种哺乳动物物种和溶血指标数据	序列长度限制在60个氨基酸以内	定量预测肽段对人红细胞的溶血活性，以支持药物研发	长度不超过60个氨基酸的肽段	机器学习	NA	深度学习	Transformer	文本（肽段序列）	来自人、小鼠、大鼠、马、羊、兔六种哺乳动物的实验溶血数据	PyTorch	BERT	PCC	NA
1189	2026-07-30	Artificial intelligence for radiographic caries detection in dental education: a systematic review with functional meta-synthesis 2026-Jul-28, Caries research IF:2.9Q1 DOI:10.1159/cre/abuag001 PMID:42519985	系统综述	人工智能在口腔放射影像龋病检测教育中的作用：系统综述与功能性整合分析	首次采用功能性整合分析方法，系统综述了人工智能在牙科教育中辅助放射影像龋病检测的三种角色：辅助决策、训练支架和性能基准	纳入研究间存在显著的方法异质性，证据确定性极低，主要反映短期绩效而非持久学习效果或临床转化能力	综合学生层面的证据，阐明人工智能在牙科放射影像龋病检测教育中的作用	口腔医学本科生或研究生进行放射影像龋病检测或分类任务的表现	计算机视觉	龋病	NA	机器学习与深度学习	放射影像	9项研究涉及537名牙科学生	NA	NA	灵敏度、特异度	NA
1190	2026-07-30	Drug repurposing opportunities across 92 CNS-related conditions using deep learning and whole-genome sequencing 2026-Jul-28, Neurotherapeutics : the journal of the American Society for Experimental NeuroTherapeutics IF:5.6Q1 DOI:10.1016/j.neurot.2026.e00976 PMID:42520674	研究论文	利用深度学习和全基因组测序数据，探索92种中枢神经系统相关疾病的药物重定位机会	将全基因组测序通路重要性概况与已有药物KEGG通路特征整合，构建跨诊断的药物重定位评分系统，并纳入基因证据支持	依赖KEGG通路数据库的完整性和准确性，且部分重定位对缺乏直接临床验证	开发基于机制的、可扩展的药物重定位方法，加速中枢神经系统疾病治疗开发	213种已获批或临床阶段药物，4392名个体的全基因组测序数据，覆盖92种诊断类型	机器学习	中枢神经系统疾病	全基因组测序，KEGG通路分析	深度学习	基因组测序数据，药物通路数据	4392名个体，92种诊断类别，213种药物	NA	NA	重定位评分，变异类别支持数，高置信度药物-诊断对数量	NA
1191	2026-07-30	A clinically grounded taxonomy and systematic review of artificial intelligence for cardiovascular diagnosis: From machine learning to multimodal and agentic systems 2026-Jul-28, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2026.111859 PMID:42520754	综述	本文提出了一种基于临床的六层分类法，用于组织心血管人工智能研究，并系统综述了从机器学习到多模态及智能体系统的进展	提出了一种基于临床的六层分类法，将心血管AI按照诊断目标、数据模态、建模范式、数据集成复杂性、可解释性与可信度以及部署成熟度进行组织，为评估下一代智能诊断系统的临床准备度提供了实用路线图	外部验证不足、数据集代表性有限、工作流整合欠缺、可解释性差、隐私与治理问题突出，且缺乏前瞻性临床部署验证	系统性回顾心血管AI在诊断方面的应用，并提出统一的分类框架以评估其成熟度、可信度和临床准备度	心血管疾病的AI诊断系统，包括从传统机器学习到深度学习、多模态AI及智能体系统的各种方法	机器学习	心血管疾病	NA	传统机器学习、深度学习（包括CNN、RNN等）、多模态模型、联邦学习、基础模型、智能体AI	结构化临床数据、生理信号数据、医学影像数据、多模态临床信息	76项主要实证研究	NA	NA	预测性能（具体指标未详细列出，但提及采用比较综合方法评估）	NA
1192	2026-07-30	Recycled Aggregate Green Concrete with Graphene Oxide-Coated PVA Fibers: Performance Improvement and Life Cycle Evaluation 2026-Jul-28, Environmental research IF:7.7Q1 DOI:10.1016/j.envres.2026.125350 PMID:42520902	研究论文	通过开发氧化石墨烯涂层PVA纤维，提升再生骨料混凝土的力学性能并进行生命周期评估	提出使用氧化石墨烯涂层聚乙醇酸纤维增强再生骨料混凝土的性能，并比较了物理搅拌与三步浸涂两种涂层方法，结合分形维数、深度学习图像分析和分子动力学模拟揭示微观机制	氧化石墨烯涂层工艺虽提升力学性能但增加生产阶段环境负担，生命周期评估需进一步验证经济与环境的综合平衡	开发高性能、低碳的再生骨料混凝土，克服其力学性能不足和环境负担问题	再生骨料混凝土和氧化石墨烯涂层聚乙醇酸纤维	计算机视觉	不适用	氧化石墨烯涂层制备、SEM-EDS、FTIR、拉曼光谱、分子动力学模拟	深度学习模型	图像	未明确说明，但涉及实验室制备的再生骨料混凝土试样	PyTorch	不适用	抗压强度、抗弯强度、分形维数、裂缝桥接性能	不适用
1193	2026-07-30	High Resolution Isotropic 'Pseudo' 3D Cine imaging with Automated Segmentation using Concatenated 2D Real-time Imaging and Deep Learning 2026-Jul-28, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2026.102780 PMID:42520944	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA
1194	2026-07-30	Dynamic beat-to-beat blood pressure estimation using a multi-modal wearable deep learning approach 2026-Jul-27, Physiological measurement IF:2.3Q3 DOI:10.1088/1361-6579/ae85b4 PMID:42392163	研究论文	提出一种多模态可穿戴深度学习框架，通过融合颞浅动脉张力测量、心电和光电容积描记信号来动态估计逐搏血压	首次将颞浅动脉张力测量的高保真压力波形形态与心电-光电容积描记对导出的血液动力学时序特征融合，采用时序卷积网络捕捉多模态特征与逐搏血压间的复杂非线性依赖，有效克服传统脉搏波传导时间方法的校准漂移问题	研究仅基于10名健康志愿者在等长握力运动下的29条记录，样本量较小且未涵盖病理状态患者，可能限制模型泛化性	开发一种稳健的无袖带连续血压估计方法，解决传统光电容积描记或脉搏波传导时间技术因依赖血容量替代指标而导致的校准漂移问题	10名健康志愿者在进行等长握力运动时的逐搏血压动态变化	机器学习	心血管疾病	心电描记术、光电容积描记术、颞浅动脉张力测量	时序卷积网络	生理信号（心电、光电容积描记、颞浅动脉张力）	10名健康志愿者，每条记录包含逐搏血压数据，共29条记录	NA	TCN（时序卷积网络）	平均绝对差值、Wilcoxon检验	NA
1195	2026-07-30	AI-driven discovery of multifunctional peptides: From sequence space to therapeutics 2026-Jul-27, Biotechnology advances IF:12.1Q1 DOI:10.1016/j.biotechadv.2026.108987 PMID:42508541	综述	综述了人工智能驱动的多功能肽发现方法，涵盖从序列空间到治疗应用的方法论、实践应用与持续挑战	系统总结了肽表示学习、多模态融合、多标签学习以及基于深度神经网络和蛋白质语言模型的预测框架等关键方法创新，并探讨了类不平衡、注释不完整、跨数据集泛化性有限及药物相似性整合不足等挑战	未提出新模型或实验验证，仅基于现有文献综述，可能遗漏最新未收录研究	整合理解人工智能驱动多功能肽发现的方法论景观、实际应用和持续挑战	多功能肽（MFPs）及其序列空间	机器学习	复杂多因素疾病	深度学习、蛋白质语言模型	深度神经网络、蛋白质语言模型	肽序列数据	不适用	不适用	不适用	不适用	不适用
1196	2026-07-30	Explainable deep learning for early sepsis detection from ICU time-series data using XAI techniques 2026-07-27, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-026-61652-x PMID:42509366	研究论文	提出利用可解释人工智能技术对ICU时序数据进行早期脓毒症检测的定制化解决方案	结合双向长短期记忆网络和时间卷积网络模型，并重点采用可解释性技术提升临床信任度	数据库存在大量数据空缺和类别不平衡问题	实现脓毒症的早期检测，提高患者预后	ICU患者的时序数据	机器学习	脓毒症	NA	BiLSTM, TCN	时序数据	NA	NA	双向长短期记忆网络,时间卷积网络	ROC-AUC, F1分数	NA
1197	2026-07-30	IDEAL-Age: an interpretable deep learning framework for single-cell resolution profiling of immunological aging 2026-Jul-27, Genome biology IF:10.1Q1 DOI:10.1186/s13059-026-04188-7 PMID:42503507	研究论文	提出了IDEAL-Age，一个可解释的深度学习框架，用于单细胞分辨率下的免疫衰老分析	首次实现单细胞转录组水平的可解释深度学习框架，能够揭示线性与非线性基因贡献轨迹，识别与年龄相关的细胞角色	信息不足，输出NA	开发高分辨率计算框架以解析系统性免疫衰老	单细胞外周血单核细胞（PBMC）转录组	自然语言处理，机器学习	免疫衰老，系统性红斑狼疮	单细胞转录组测序	深度学习框架	单细胞转录组数据	NA	NA	可解释深度学习架构	预测性能	NA
1198	2026-07-30	Risk stratification of IDH-wildtype glioblastoma: Deep learning on histopathology images and biological interpretation 2026-Jul-26, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2026.112036 PMID:42520553	研究论文	利用深度学习对IDH野生型胶质母细胞瘤的病理图像进行风险分层并解释生物学意义	通过深度学习提取病理图像特征并筛选出20个预后特征构建Pathomic模型，将病理特征与肿瘤相关生物通路关联	样本量有限且仅来自单中心（训练集和内部验证集来自同一机构），外部验证仅包含144例TCGA病例	开发基于深度学习的预后模型用于IDH野生型GBM的风险分层并理解其生物学机制	IDH野生型胶质母细胞瘤患者	数字病理学	胶质母细胞瘤	深度学习图像分析	深度学习模型（Cox比例风险模型结合LASSO回归）	病理图像	1038例（训练集839例，内部验证199例）加144例TCGA外部验证	NA	NA	C指数	NA
1199	2026-07-30	Magnetically controlled diatom-based microrobots for targeted drug delivery and combined chemo-photodynamic treatment of glioblastoma 2026-Jul-25, Biomaterials advances IF:5.5Q2 DOI:10.1016/j.bioadv.2026.215083 PMID:42520347	研究论文	开发了一种基于硅藻的磁控微机器人平台，用于胶质母细胞瘤的靶向药物递送和化疗-光动力联合治疗	首次将硅藻骨架与磁性材料结合构建生物混合微机器人，集成闭环磁导航、真空增强载药、超声触发释药和化疗-光动力联合治疗多种功能	仅限于体外实验验证，未在动物模型或人体中进行体内评估	开发一种用于胶质母细胞瘤靶向药物递送的磁控微机器人平台	胶质母细胞瘤细胞（U87细胞系）和硅藻骨架微机器人	机器人学，药物递送	胶质母细胞瘤	磁性控制，真空载药，超声触发释药，深度学习	自适应模糊PID控制	实验细胞数据	NA	深度学习算法	自适应模糊PID控制器	细胞活力，运动控制精度	NA
1200	2026-07-30	Anti-swelling dual-network organohydrogel fiber sensors for deep-learning-assisted underwater communication 2026-Jul-25, Journal of colloid and interface science IF:9.4Q1 DOI:10.1016/j.jcis.2026.141215 PMID:42520429	研究论文	提出抗溶胀双网络有机水凝胶纤维传感器，结合深度学习实现水下通信	首次通过湿法纺丝、冻融和溶剂置换结合制备具有抗溶胀性的双网络PVA/SA/GA有机水凝胶纤维，并利用双向长短期记忆深度学习实现水下摩尔斯电码通信系统	未提及长期稳定性、实际水下环境的多因素影响验证以及生物相容性评估	开发适用于水下可穿戴传感的导电水凝胶纤维传感器，解决传统水凝胶在水中的溶胀问题	双网络PVA/SA/GA有机水凝胶纤维传感器及其在水下通信中的应用	机器学习	NA	湿法纺丝、冻融处理、溶剂置换	双向长短期记忆网络	传感器信号	26个英文字母的摩尔斯电码信号	NA	双向长短期记忆网络	拉伸强度、断裂伸长率、溶胀率、电导率、应变灵敏度、响应时间、识别准确率	NA