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	2025-11-04	Variant Classification Using Proteomics-Informed Large Language Models Increases Power of Rare Variant Association Studies and Enhances Target Discovery 2025-Dec, Genetic epidemiology IF:1.7Q3 DOI:10.1002/gepi.70023 PMID:41178319	研究论文	本研究利用蛋白质组学数据优化大型语言模型进行罕见有害变异分类，显著提高了罕见变异关联研究的统计功效	首次将大规模人类蛋白质组学数据与大型语言模型结合，开发出蛋白质组学引导的变异分类模型	研究样本主要来自UK Biobank，可能限制了在其他人群中的泛化能力	提高罕见有害变异的分类准确性，增强罕见变异关联研究的发现能力	2898种蛋白质的编码序列变异，来自46,665名个体	自然语言处理	NA	蛋白质组学测序	大型语言模型	蛋白质组学数据，基因型数据	46,665名个体	NA	ESM-1v, ESM-1b	关联重现率	NA
1182	2025-11-04	Manifold Embedding of Quantum Information as Molecule Representation to Predict Blood-Brain Barrier Permeability by Deep Learning 2025-Nov-03, Molecular pharmaceutics IF:4.5Q1 DOI:10.1021/acs.molpharmaceut.5c01196 PMID:41025720	研究论文	本研究利用分子表面流形嵌入作为量子信息分子表示，通过深度学习模型预测血脑屏障渗透性	提出分子表面流形嵌入方法，将量子信息编码为分子表示，更直接地模拟分子相互作用	模型性能受数据规模和质量影响，在不同B3DB组间表现差异显著，log值分布不平衡，立体化学数据有限限制了手性影响的研究	改进中枢神经系统药物设计中血脑屏障渗透性的早期预测	分子化合物及其血脑屏障渗透性	机器学习	神经系统疾病	分子表面流形嵌入	深度学习	分子结构数据	B3DB数据集	NA	NA	RMSE, MAE, R²	NA
1183	2025-11-04	Skin Lesion Classification Using Focal Modulation Networks 2025-Nov-03, Annals of the New York Academy of Sciences IF:4.1Q1 DOI:10.1111/nyas.70139 PMID:41178745	研究论文	提出基于焦点调制网络的皮肤病变分类框架，在三个公开数据集上实现高精度分类	首次将焦点调制网络应用于皮肤病变分类，能同时捕捉局部和全局特征，解决了传统Transformer模型处理高分辨率医学图像的局限性	未提及模型在临床环境中的实时性能测试和跨机构验证结果	开发准确、高效且可解释的自动皮肤病变分类方法	皮肤镜图像中的皮肤病变	计算机视觉	皮肤癌	深度学习	焦点调制网络	图像	三个公开数据集：ISIC 2017、ISIC 2018、ISIC 2019	NA	焦点调制网络（Tiny、Small、Base、Large四种变体）	准确率	NA
1184	2025-11-04	Synergistic Integration of Frequency-Dependent Impedance and Machine Learning in Semiconductor Metal Oxide-Based Breath Sensors for High-Performance Gas Discrimination 2025-Nov-03, ACS sensors IF:8.2Q1 DOI:10.1021/acssensors.5c02656 PMID:41178758	研究论文	本研究通过结合频率依赖阻抗谱和机器学习技术，开发了一种用于高性能气体识别的半导体金属氧化物呼吸传感器	提出将频率依赖阻抗特征与深度学习神经网络相结合的新策略，在单传感器条件下实现了对化学性质相似气体混合物的高精度识别	研究仅针对丙酮和乙醇的混合物进行验证，需要进一步扩展到更多气体种类	开发用于呼吸疾病检测的高性能气体识别传感器	丙酮(0.5-2.5 ppm)和乙醇(0.5-2.5 ppm)的混合气体	机器学习	呼吸系统疾病	频率依赖阻抗谱	DNN	阻抗数据	未明确说明样本数量	NA	深度学习神经网络	准确率	NA
1185	2025-11-04	Progress and Bottlenecks for Deep Learning in Computational Structure Biology: CASP Round XVI 2025-Nov-03, Proteins IF:3.2Q2 DOI:10.1002/prot.70076 PMID:41178755	研究论文	本文评估了CASP16中深度学习在计算结构生物学各领域的最新进展与瓶颈	系统评估了深度学习在蛋白质单体、复合物、RNA结构、大分子集合体和配体-蛋白质结构等不同领域的表现，并识别了当前的技术瓶颈	RNA结构预测结果不佳，大分子集合体目标集较小限制了结论，配体-蛋白质亲和力预测尚未达到实验精度	评估深度学习在计算结构生物学中的最新进展和现存挑战	蛋白质单体结构、蛋白质复合物、RNA结构、大分子集合体、有机配体-蛋白质结构和亲和力	计算结构生物学	NA	深度学习，传统物理启发方法	AlphaFold变体	蛋白质结构数据，RNA结构数据，配体-蛋白质复合物数据	CASP16目标集	NA	AlphaFold	结构一致性，界面精度，实验准确性	NA
1186	2025-11-04	Spin and Gradient Multiple Overlapping-Echo Detachment Imaging (SAGE-MOLED): Highly Efficient T2, T 2 * $$ {T}_2^{\ast } $$ , and M0 Mapping for Simultaneous Perfusion and Permeability Measurements 2025-Nov-02, Magnetic resonance in medicine IF:3.0Q2 DOI:10.1002/mrm.70165 PMID:41177950	研究论文	开发了一种基于多重重叠回波分离的SAGE-MOLED成像技术，用于高效获取无畸变的T2、T2*和M0映射，实现灌注和渗透性的同步测量	通过优化回波时间采样和集成多序列反向EPI技术，开发了SAGE-MOLED方法，克服了传统SAGE-EPI的空间分辨率低和几何畸变问题	研究包含水模实验、健康志愿者和初步临床研究，样本规模有限，需要更大规模的临床验证	开发高效的磁共振成像技术，实现同时测量组织灌注和血管渗透性参数	水模、健康志愿者和临床患者	医学影像	NA	磁共振成像（MRI）、多重重叠回波分离成像（MOLED）、自旋梯度回波EPI（SAGE-EPI）	深度学习模型	磁共振影像数据	水模实验、健康志愿者和初步临床研究	NA	端到端深度学习架构	皮尔逊相关系数（T2：0.991，T2*：0.988）	NA
1187	2025-11-04	Unveiling novel antimicrobial peptides from the ruminant gastrointestinal microbiomes: A deep learning-driven approach yields an anti-MRSA candidate 2025-Nov, Journal of advanced research IF:11.4Q1 DOI:10.1016/j.jare.2025.01.005 PMID:39756573	研究论文	本研究开发深度学习模型从反刍动物胃肠道微生物组中识别新型抗菌肽，并验证其对MRSA的抗菌活性	首次将深度学习应用于反刍动物胃肠道微生物组数据挖掘抗菌肽，发现具有抗MRSA活性的新型肽段	仅验证了39种合成肽段的活性，未对所有预测肽段进行实验验证	开发从反刍动物胃肠道微生物组中识别新型抗菌肽的有效方法并评估其抗菌功效	反刍动物胃肠道微生物组中的抗菌肽	机器学习	细菌感染	宏基因组测序，分子动力学模拟	深度学习模型	基因组数据	120个宏基因组和10,373个宏基因组组装基因组	NA	NA	抗菌活性评估，细胞毒性，溶血性	NA
1188	2025-11-04	Comparing innovative artificial intelligence algorithms to assess echocardiographic videos for clinical modeling 2025-Nov, The Journal of thoracic and cardiovascular surgery IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.jtcvs.2025.01.008 PMID:39842544	研究论文	比较多种创新人工智能算法评估超声心动图视频以开发临床预测模型	首次在可变样本量设置下系统比较3D卷积神经网络、视频视觉变换器和混合卷积神经网络-长短期记忆模型在监督学习与半监督学习中的性能	研究样本量相对有限（最大800个视频数据集），未在更大规模数据上验证模型泛化能力	开发基于视频超声心动图图像的预测模型并评估不同样本量下的最优性能指标	超声心动图视频数据	计算机视觉	心血管疾病	超声心动图	3D CNN, Video Vision Transformer, CNN+LSTM	视频	200、400、800个视频数据集	NA	ResNet3D, ResNet+LSTM	平均绝对误差(MAE), 均方根误差(RMSE)	NA
1189	2025-11-04	Upper Airway Volume Predicts Brain Structure and Cognition in Adolescents 2025-Nov, American journal of respiratory and critical care medicine IF:19.3Q1 DOI:10.1164/rccm.202409-1748OC PMID:40460372	研究论文	本研究通过深度学习分析儿童上呼吸道容积与大脑结构及认知功能的关系	首次在大型儿科队列中应用深度学习进行上呼吸道分割，揭示上呼吸道容积作为儿童睡眠呼吸障碍认知结果的潜在生物标志物	研究为观察性设计，无法确定因果关系	探究上呼吸道容积与儿童认知功能和大脑结构的关系	11,875名9-10岁儿童	医学影像分析	睡眠呼吸障碍	磁共振成像	深度学习	磁共振影像切片	11,875名儿童，5,552,640个脑部MRI切片	NA	NA	置信区间，p值	NA
1190	2025-11-04	Deep learning-assisted comparison of different models for predicting maxillary canine impaction on panoramic radiography 2025-Nov, American journal of orthodontics and dentofacial orthopedics : official publication of the American Association of Orthodontists, its constituent societies, and the American Board of Orthodontics IF:2.7Q1 DOI:10.1016/j.ajodo.2025.05.008 PMID:40673857	研究论文	本研究使用深度学习辅助的自动标志点检测系统比较不同模型在全景X光片上预测上颌尖牙阻生的准确性	首次采用深度学习自动标志点定位系统辅助测量几何参数，并对外部验证的三种现有预测模型进行性能比较	最有效的模型仍受逻辑和计算挑战的限制，需要进一步改进	比较现有模型在全景X光片上预测上颌尖牙阻生的准确性	7-14岁接受全景X光检查并被诊断为尖牙阻生的患者	计算机视觉	牙科疾病	全景X光摄影	深度学习	X光图像	102张全景X光片（102颗阻生尖牙和102颗非阻生尖牙）	NA	NA	准确率, 灵敏度, 特异性, 精确度, AUC	NA
1191	2025-11-04	An updated patent review of small molecule glucagon receptor antagonists (2020-2024) 2025-Nov, Expert opinion on therapeutic patents IF:5.4Q1 DOI:10.1080/13543776.2025.2559928 PMID:40968011	综述	本文系统回顾了2020-2024年间小分子胰高血糖素受体拮抗剂的最新专利进展	发现创新主体从制药公司转向学术机构，并采用深度学习和虚拟筛选技术开发新型化学结构	仍需临床研究验证这些化合物能否克服当前开发瓶颈并解决安全性问题	评估小分子胰高血糖素受体拮抗剂在糖尿病治疗中的最新发展	小分子胰高血糖素受体拮抗剂	药物研发	糖尿病	深度学习, 虚拟筛选, 结构研究, 机制研究	NA	专利数据, 文献数据, 临床数据	NA	NA	NA	NA	NA
1192	2025-11-04	A Multimodal Deep Learning Approach for White Matter Shape Prediction in Diffusion MRI Tractography 2025-Nov, Human brain mapping IF:3.5Q1 DOI:10.1002/hbm.70396 PMID:41171024	研究论文	提出一种名为Tract2Shape的多模态深度学习框架，用于从扩散MRI纤维束成像数据中预测白质形状测量指标	首次将几何流线特征（点云）与标量数据描述符（表格数据）相结合的多模态深度学习框架，采用连体架构和双编码器设计学习模态特定表示	未明确说明模型在更广泛疾病群体中的泛化能力，以及对其他类型白质纤维束的适用性	开发高效准确的白质形状测量预测方法，支持大规模白质形状分析	人类白质纤维束的形状测量指标	医学影像分析	神经系统疾病	扩散MRI纤维束成像	多模态深度学习, Siamese网络	点云数据, 表格数据	人类连接组计划年轻成人数据集和帕金森病进展标志物倡议数据集	NA	双编码器设计, Siamese架构	Pearson相关系数, 归一化均方误差	NA
1193	2025-11-04	Deep learning models for segmentation and quantification of left atrial appendage volume using noncontrast cardiac computed tomography 2025-Nov-01, Journal of cardiovascular imaging DOI:10.1186/s44348-025-00058-1 PMID:41174789	研究论文	本研究评估了四种基于U-Net的深度学习架构在非对比心脏CT扫描中对左心耳进行半自动分割和体积测量的性能	首次在非对比心脏CT扫描中系统比较多种3D U-Net变体用于左心耳分割和体积量化	回顾性研究设计，样本仅来自60岁以上患者，缺乏外部验证	开发准确的左心耳自动分割和体积测量方法以支持心血管风险评估	452名60岁以上因胸痛评估接受非对比心脏CT扫描的患者	医学影像分析	心血管疾病	非对比心脏计算机断层扫描(NCCT)	CNN	3D医学影像	452名患者	NA	UNet3D, Residual-UNet3D, 3D Attention-UNet, Res16-PAC-UNet	Dice系数, Pearson相关系数, Bland-Altman分析	NA
1194	2025-11-04	Artificial intelligence in the diagnosis of gastro-entero-pancreatic neuroendocrine neoplasms: Potential benefits and current limitations 2025-Nov, Journal of neuroendocrinology IF:3.3Q2 DOI:10.1111/jne.70087 PMID:40876862	综述	本文综述了人工智能在胃肠胰神经内分泌肿瘤诊断中的潜在应用与当前局限	首次系统探讨AI在GEP-NENs诊断中的具体应用潜力及实施障碍	当前AI在NENs领域的研究文献有限，尚未建立临床常规应用标准	评估AI在胃肠胰神经内分泌肿瘤诊断中的价值与挑战	胃肠胰神经内分泌肿瘤（GEP-NENs）	数字病理	神经内分泌肿瘤	机器学习，深度学习	NA	医学影像	NA	NA	NA	NA	NA
1195	2025-11-04	Tackling the issue of confined chemical space with AI-based de novo drug design and molecular optimization 2025-Nov, Expert opinion on drug discovery IF:6.0Q1 DOI:10.1080/17460441.2025.2555275 PMID:40887314	综述	本文探讨了AI在解决化学空间受限问题中的新药设计和分子优化应用	利用基于条件的生成式AI技术探索化学空间中受限和未开发区域	评估设计分子合成可行性而不损害结构新颖性、基准数据集可用性和多样性不足、设计缺乏大规模实验验证	扩展治疗可利用的化学空间区域	药物候选分子	机器学习	NA	AI驱动的从头药物设计、分子优化、逆合成预测	深度学习架构	化学结构数据	NA	NA	生成式AI	NA	NA
1196	2025-11-04	Detection of EGFR gene mutations in glioblastoma: Utilizing information complexity in developing AI-based decision support system 2025-Nov-01, Computers in biology and medicine IF:7.0Q1 DOI:10.1016/j.compbiomed.2025.111240 PMID:41176824	研究论文	开发基于人工智能的决策支持系统，通过MRI图像自动分割肿瘤区域来分类胶质母细胞瘤患者的EGFR基因突变	将信息准则(IC)集成到深度学习流程中，平衡预测性能与结构复杂度以指导模型选择	使用单一医疗中心的数据集，需要进一步外部验证	开发非侵入性的EGFR基因突变分类方法以减少脑活检风险	胶质母细胞瘤患者	医学影像分析	胶质母细胞瘤	MRI	深度学习	医学影像	伊斯坦布尔纪念医院的胶质母细胞瘤数据集	NA	Inception ResNet-v2, DenseNet-121, ResNet-50	准确率, 精确率, 召回率	NA
1197	2025-11-04	Artificial Intelligence Applications in Musculoskeletal Imaging 2025-Oct-31, Current reviews in musculoskeletal medicine IF:2.9Q1 DOI:10.1007/s12178-025-09997-0 PMID:41168482	综述	本文综述了人工智能在肌肉骨骼影像学中的最新应用进展	重点关注计算机视觉和深度学习在肌肉骨骼影像中的多样化应用，并探讨基础模型和模型效率提升等新兴技术对临床整合的推动作用	模型泛化能力不足、数据质量问题和计算资源需求高等因素阻碍了AI在真实临床环境中的部署应用	探索AI在肌肉骨骼影像学中的应用潜力及其临床整合面临的挑战	肌肉骨骼影像学研究及其相关临床应用	计算机视觉	肌肉骨骼疾病	深度学习	深度学习模型	医学影像	NA	NA	NA	诊断准确性、解读时间、效率	高计算需求
1198	2025-11-04	OpenLM: an open-source pixel super-resolution platform for lens-free microscopy with applications in bacterial growth monitoring and deep learning-based bacterial detection 2025-Oct-31, Lab on a chip IF:6.1Q2 DOI:10.1039/d5lc00719d PMID:41170835	研究论文	开发了一个开源无透镜显微镜平台OpenLM，集成了像素超分辨率算法，用于细菌生长监测和深度学习检测	将像素超分辨率技术与多角度LED照明相结合，显著提升无透镜显微镜分辨率同时保持大视场	分辨率仍受传感器像素尺寸的基本限制	开发低成本、易用的无透镜显微镜平台用于细菌监测	细菌菌落生长和早期检测	计算机视觉	NA	无透镜显微镜，像素超分辨率	YOLO	图像	NA	NA	YOLO	NA	树莓派板
1199	2025-11-04	Deep learning-assisted surface-enhanced Raman spectroscopy detection of stimulants 2025-Oct-31, Spectrochimica acta. Part A, Molecular and biomolecular spectroscopy DOI:10.1016/j.saa.2025.127086 PMID:41176858	研究论文	本研究结合表面增强拉曼光谱与深度学习算法，实现了五种兴奋剂的高灵敏度检测与识别	首次将表面增强拉曼光谱与多种深度学习算法结合用于兴奋剂检测，其中LSTM算法达到了99.7%的识别准确率	仅针对五种特定兴奋剂进行研究，未涉及更多种类的兴奋剂检测	开发高灵敏度、快速响应的兴奋剂检测技术	五种兴奋剂（氯丙那林、普萘洛尔、特布他林、妥洛特罗、西马特罗）	机器学习	NA	表面增强拉曼光谱，密度泛函理论计算	SVM, DNN, RNN, LSTM	光谱数据	五种兴奋剂的加标血液样本	NA	深度神经网络，循环神经网络，长短期记忆网络	准确率	NA
1200	2025-11-04	Clinical Feasibility of two Cardiac Deep Learning Cine MRI Sequences: Single-Breath-Hold and Free-Breathing Motion-Corrected Approaches 2025-Oct-31, Journal of cardiovascular magnetic resonance : official journal of the Society for Cardiovascular Magnetic Resonance IF:4.2Q1 DOI:10.1016/j.jocmr.2025.101983 PMID:41177305	研究论文	评估两种深度学习加速的心脏电影MRI序列（单次屏气和自由呼吸运动校正）的临床可行性	首次系统比较深度学习加速的单次屏气和自由呼吸运动校正心脏电影MRI序列与传统分段采集序列的性能差异	样本量相对有限（86例患者），且边缘锐度和血池心肌信号比低于传统分段采集	评估深度学习加速心脏电影MRI序列在缩短采集时间和保持图像质量方面的临床可行性	接受3T心脏MRI检查的患者	医学影像分析	心血管疾病	心脏电影MRI	深度学习	医学影像	86例患者（52.98±14.34岁，79%男性）	NA	NA	图像质量评分, 血池心肌信号比, 边缘锐度, 三维容积网格轮廓质量, 心室功能参数, 左心室应变参数	NA