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
13441	2025-04-22	A graph neural network approach for accurate prediction of pathogenicity in multi-type variants 2025-Mar-04, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf151 PMID:40251830	research paper	提出了一种基于图神经网络的多模态注释致病性预测方法GNN-MAP，用于准确预测人类疾病相关基因中的致病性变异	GNN-MAP能够有效整合多模态注释和变异间的相似性关系，准确预测多种类型变异的致病性，尤其在罕见变异和高度不平衡数据集上表现优异	NA	提高人类疾病相关基因中致病性变异的预测准确性，以辅助临床决策	人类疾病相关基因中的多类型变异	machine learning	inherited retinal disease	graph neural network	GNN	multimodal annotations	ClinVar数据集	NA	NA	NA	NA
13442	2025-10-07	Prospective Evaluation of Accelerated Brain MRI Using Deep Learning-Based Reconstruction: Simultaneous Application to 2D Spin-Echo and 3D Gradient-Echo Sequences 2025-01, Korean journal of radiology IF:4.4Q1 DOI:10.3348/kjr.2024.0653 PMID:39780631	研究论文	前瞻性评估基于深度学习的加速重建技术在脑部磁共振成像中的应用效果	首次在前瞻性研究中将深度学习重建技术同时应用于2D自旋回波和3D梯度回波序列，并验证其在多厂商设备上的适用性	深部灰质区域（包括丘脑）的体积测量存在显著差异，白质高信号分割中白质皮层病变的一致性较低	评估基于深度学习的加速重建技术对脑部MRI图像质量和扫描时间的影响	150名参与者（51名男性，平均年龄57.3±16.2岁）	医学影像分析	脑部疾病	磁共振成像（MRI）	深度学习	医学影像	150名参与者，使用三家不同厂商的3T扫描仪	NA	U-Net	图像质量评分, 结构描绘评分, 伪影评分, SNR, CNR, Fleiss' kappa系数, Bland-Altman分析	NA
13443	2025-04-22	Detection and classification of ChatGPT-generated content using deep transformer models 2025, Frontiers in artificial intelligence IF:3.0Q2 DOI:10.3389/frai.2025.1458707 PMID:40256321	研究论文	本文提出了一种基于深度transformer模型的ChatGPT生成内容的检测与分类方法	使用RoBERTa和DistilBERT等transformer架构模型，实现了对AI生成文本的高效检测与分类，F1分数和准确率均超过0.98	模型在不同AI生成内容来源上的泛化能力尚未验证，且未考虑AI文本检测领域不断演变的挑战	解决AI生成文本（特别是ChatGPT）的检测与分类问题，以防止技术滥用	人类撰写文本与ChatGPT生成的AI文本	自然语言处理	NA	深度学习	RoBERTa, DistilBERT	文本	包含人类撰写和ChatGPT生成文本的数据集（具体数量未说明）	NA	NA	NA	NA
13444	2025-10-07	The G Protein-Coupled Receptor-Related Gene Signatures for Diagnosis and Prognosis in Glioblastoma: A Deep Learning Model Using RNA-Seq Data 2024-Dec-01, Asian Pacific journal of cancer prevention : APJCP DOI:10.31557/APJCP.2024.25.12.4201 PMID:39733410	研究论文	本研究通过深度学习模型利用RNA-Seq数据识别胶质母细胞瘤中G蛋白偶联受体相关基因标志物用于诊断和预后	首次结合深度学习和RNA-Seq数据系统分析GPCR基因在胶质母细胞瘤中的诊断和预后价值，识别出多个新型生物标志物	研究仅基于532名患者队列，需要更大样本验证；未进行实验验证	开发基于GPCR相关基因标志物的胶质母细胞瘤诊断和预后深度学习模型	532名胶质母细胞瘤患者的RNA-Seq数据	机器学习	胶质母细胞瘤	RNA-Seq	深度学习	基因表达数据	532名GBM患者	NA	NA	相关系数，生存分析	NA
13445	2025-10-07	Pixelated High-Q Metasurfaces for in Situ Biospectroscopy and Artificial Intelligence-Enabled Classification of Lipid Membrane Photoswitching Dynamics 2024-05-07, ACS nano IF:15.8Q1 DOI:10.1021/acsnano.3c09798 PMID:38653474	研究论文	提出一种结合像素化全介电超表面与深度学习的集成光流控平台，用于时间分辨原位生物光谱分析	首次将BIC超表面与深度学习特征提取结合，实现损耗性水环境中脂质膜光开关动态的实时分类	目前仅验证于光开关脂质膜系统，尚未扩展到更复杂的生物分子体系	开发集成纳米光子器件与人工智能的动态生物分子相互作用分析平台	光开关脂质膜的动态构象变化	纳米光子学, 生物传感, 人工智能	NA	时间分辨原位生物光谱技术, 光开关膜技术	CNN	光谱数据	NA	NA	卷积神经网络	准确率	NA
13446	2025-10-07	Validation of a Deep Learning Model for Diabetic Retinopathy on Patients with Young-Onset Diabetes 2025-May, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-025-01116-z PMID:40087218	研究论文	验证深度学习模型在年轻发病糖尿病患者中筛查糖尿病视网膜病变的性能	首次在年轻糖尿病患者（18-45岁）中系统验证深度学习系统性能，特别关注年轻患者特有的视网膜光泽特征对模型的影响	研究队列中98.8%为1型糖尿病患者，可能限制结果对其他类型糖尿病的泛化能力；视网膜光泽干扰参考标签准确性	评估深度学习系统在年轻糖尿病患者中筛查糖尿病视网膜病变的性能差异	321名18-45岁年轻糖尿病患者，分为18-25岁和26-45岁两个队列	数字病理	糖尿病视网膜病变	眼底摄影	深度学习系统	眼底图像	321名患者	NA	NA	敏感度, 特异度	NA
13447	2025-10-07	Deep-Learning-Assisted Analysis of Early Biomarker Changes in Treatment-Naïve Patients with Neovascular AMD Under Intravitreal Faricimab 2025-May, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-025-01125-y PMID:40133689	研究论文	本研究应用基于深度学习的语义分割算法量化新生血管性年龄相关性黄斑变性患者的关键OCT生物标志物，并评估玻璃体腔内faricimab治疗的短期疗效	首次将AI驱动的生物标志物分割算法应用于faricimab治疗新生血管性年龄相关性黄斑变性的疗效评估，实现了关键生物标志物的客观量化分析	研究样本量较小（40眼），回顾性研究设计，缺乏长期随访数据	评估玻璃体腔内faricimab在初治新生血管性年龄相关性黄斑变性患者中的短期疗效	38名初治新生血管性年龄相关性黄斑变性患者的40只眼睛	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描	深度学习	医学影像	38名患者的40只眼睛	NA	语义分割算法	p值	NA
13448	2025-10-07	A Deep Learning Segmentation Model for Detection of Active Proliferative Diabetic Retinopathy 2025-May, Ophthalmology and therapy IF:2.6Q2 DOI:10.1007/s40123-025-01127-w PMID:40146482	研究论文	开发一种深度学习分割模型用于检测活动性增殖性糖尿病视网膜病变	通过标注新生血管和视网膜前出血来识别需要立即治疗的PDR患者，现有DL算法缺乏此能力	样本量相对有限（637张活动性PDR图像），阳性预测值较低（57%）	开发能够准确检测活动性增殖性糖尿病视网膜病变的深度学习模型	糖尿病视网膜病变患者的六视野视网膜图像	计算机视觉	糖尿病视网膜病变	视网膜成像	深度学习分割模型	视网膜图像	938张六视野视网膜图像（637张活动性PDR，301张非活动性PDR），来自199名患者	NA	NA	灵敏度, 特异度, 阴性预测值, 阳性预测值	NA
13449	2025-04-21	Virtual screening and characterization of novel myogenic peptides from bovine collagen hydrolysates: Targeting myomaker 2025-May, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.116267 PMID:40253143	研究论文	本研究通过虚拟筛选和表征牛骨胶原水解物中的新型肌原性肽，探索其通过靶向Myomaker促进肌肉分化和再生的机制	首次发现肽AGPPGPPGPAGK能与Myomaker形成稳定复合物，并通过调节能量代谢促进成肌细胞分化	HRH1在细胞分化能量代谢中的调控作用需进一步验证	阐明牛骨胶原促进肌肉分化和再生的分子机制	牛骨胶原水解物中的肽序列（特别是AGPPGPPGPAGK）及其与Myomaker的相互作用	生物信息学与分子生物学	肌肉衰老	肽组学、分子对接、动力学模拟、深度学习预测、转录组分析	深度学习工具（未指定具体模型）	肽序列数据、分子模拟数据、转录组数据	未明确说明样本数量（基于牛骨胶原水解物的肽组学分析）	NA	NA	NA	NA
13450	2025-04-21	Progress in machine learning-supported electronic nose and hyperspectral imaging technologies for food safety assessment: A review 2025-May, Food research international (Ottawa, Ont.) DOI:10.1016/j.foodres.2025.116285 PMID:40253192	综述	本文综述了机器学习支持的电子鼻和高光谱成像技术在食品安全评估中的应用进展	结合电子鼻和高光谱成像技术与机器学习算法，提供食品安全评估的综合视角	技术应用主要局限于实验室环境，缺乏标准化协议，影响测试的可重复性和实际应用	探讨机器学习如何提升电子鼻和高光谱成像技术在食品安全评估中的性能	食品安全评估中的电子鼻和高光谱成像技术	机器学习	NA	电子鼻(e-nose)、高光谱成像(HSI)	人工神经网络(ANN)、深度学习(DL)	NA	NA	NA	NA	NA	NA
13451	2025-04-21	DSMR: Dual-Stream Networks with Refinement Module for Unsupervised Multi-modal Image Registration 2025-Apr-19, Interdisciplinary sciences, computational life sciences DOI:10.1007/s12539-025-00707-5 PMID:40252168	research paper	提出了一种新型无监督双流多模态图像配准框架DSMR，结合双流配准网络和优化模块，用于多模态医学图像配准	DSMR框架首次将双流配准网络与优化模块结合，利用移动图像、固定图像和转换图像生成两个变形场，并通过伪真实值优化初始变形场	未明确说明该方法在极端模态差异情况下的表现	解决无监督多模态医学图像配准的挑战	多模态医学图像	digital pathology	NA	deep learning-based image registration	dual-stream network	medical images	NA	NA	NA	NA	NA
13452	2025-04-21	Stigmatisation of gambling disorder in social media: a tailored deep learning approach for YouTube comments 2025-Apr-18, Harm reduction journal IF:4.0Q1 DOI:10.1186/s12954-025-01169-0 PMID:40247272	研究论文	本研究采用深度学习方法来分析YouTube上关于赌博障碍的评论，以了解德国社会对赌博障碍的污名化现象	结合引导主题建模和定性总结内容分析的深度学习方法，以及基于现有文献和收集数据构建的扩展污名词典	仅分析了两个YouTube视频的评论，样本量有限	了解赌博障碍的污名化现象，以开发减少污名化的有效策略	YouTube上关于赌博障碍的用户评论	自然语言处理	赌博障碍	深度学习、引导主题建模、定性总结内容分析	NA	文本	从34个视频中收集的84,024条评论，最终分析2个视频的评论	NA	NA	NA	NA
13453	2025-04-21	Deep learning model DeepNeo predicts neointimal tissue characterization using optical coherence tomography 2025-Apr-17, Communications medicine IF:5.4Q1 DOI:10.1038/s43856-025-00835-5 PMID:40247001	研究论文	本文介绍了一种名为DeepNeo的深度学习模型，用于通过光学相干断层扫描（OCT）自动分割和分类新生内膜组织	DeepNeo是首个能够完全自动化分割和分类新生内膜组织的深度学习算法，其性能与人类专家相当	研究样本量相对较小，仅包含1148帧来自92个OCT回拉图像，且动物模型仅使用了新西兰白兔	开发一种自动化工具，用于评估经皮冠状动脉介入治疗（PCI）后的血管愈合情况	新生内膜组织的光学相干断层扫描（OCT）图像	数字病理学	心血管疾病	光学相干断层扫描（OCT）	深度学习模型（DeepNeo）	图像	1148帧来自92个OCT回拉图像，以及新西兰白兔动物模型	NA	NA	NA	NA
13454	2025-04-21	Enhanced anomaly network intrusion detection using an improved snow ablation optimizer with dimensionality reduction and hybrid deep learning model 2025-Apr-17, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97398-1 PMID:40247081	研究论文	提出了一种结合优化算法、降维技术和混合深度学习模型的增强型异常网络入侵检测方法	结合了改进的雪消融优化器(ISAO)、降维技术和LSTM-AE混合模型，提高了异常入侵检测的准确率	仅在CIC-IDS2017数据集上进行了验证，未在其他数据集上测试泛化能力	开发更强大可靠的网络入侵检测系统以提高网络安全	网络入侵行为	网络安全	NA	机器学习(ML)、深度学习(DL)、降维技术	LSTM-AE混合模型	网络流量数据	CIC-IDS2017数据集	NA	NA	NA	NA
13455	2025-04-21	Automated machine learning for early prediction of systemic inflammatory response syndrome in acute pancreatitis 2025-Apr-17, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02997-7 PMID:40247291	研究论文	本研究利用自动机器学习（AutoML）算法构建模型，用于早期和精确预测急性胰腺炎（AP）中的全身炎症反应综合征（SIRS）	使用AutoML算法（尤其是深度学习模型）进行SIRS的早期预测，相比传统逻辑回归（LR）方法表现更优	回顾性研究设计可能引入选择偏倚，且样本量相对有限	开发早期预测急性胰腺炎患者发生全身炎症反应综合征的自动化工具	被诊断为急性胰腺炎的患者	机器学习	急性胰腺炎	AutoML, LASSO, 深度学习	深度学习模型, 逻辑回归（LR）	临床数据	1,224名患者（812名训练集，200名验证集，212名测试集）	NA	NA	NA	NA
13456	2025-04-21	Deep-learning network for automated evaluation of root-canal filling radiographic quality 2025-Apr-17, European journal of medical research IF:2.8Q2 DOI:10.1186/s40001-025-02331-x PMID:40247407	研究论文	本研究开发并验证了一种基于YOLOv5的深度学习网络，用于自动评估根管充填的放射学质量	首次将YOLOv5深度学习网络应用于根管充填质量的自动评估，相比无经验牙髓病医生表现更优，评估速度显著提升	需要结合临床专业知识进行准确评估，不能完全替代人工	开发一种自动评估根管充填放射学质量的辅助工具	根管充填的放射学图像	计算机视觉	牙科疾病	YOLOv5深度学习网络	YOLOv5	图像	1,008张根尖周X线片（训练集806，验证集101，测试集101），外加500张外部验证集	NA	NA	NA	NA
13457	2025-10-07	Joint identification of hydraulic conductivity and groundwater pollution sources using unscented Kalman smoother with multiple data assimilation and deep learning 2025-Apr-15, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.118134 PMID:40187214	研究论文	本研究提出结合无迹卡尔曼平滑器与深度信念神经网络的地下水污染源识别方法	首次将无迹卡尔曼平滑器与多重数据同化方法应用于地下水污染源识别，并引入深度信念神经网络作为替代模型	未明确说明研究区域的具体地质条件限制和污染物类型适用范围	提高地下水污染源识别的准确性和计算效率	水力传导系数和地下水污染源	环境工程与机器学习交叉领域	NA	数据同化方法	深度信念神经网络	浓度监测数据	NA	NA	深度信念神经网络	平均相对误差, 计算效率	NA
13458	2025-10-07	Assessing the ecotoxicological risk of nicosulfuron on maize using multi-source phenotype data and hyperspectral imaging 2025-Apr-15, Ecotoxicology and environmental safety IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.ecoenv.2025.118176 PMID:40215693	研究论文	本研究开发了基于多源表型数据和高光谱成像的深度学习模型，用于评估烟嘧磺隆对玉米的生态毒理风险	结合高光谱成像与深度学习技术，实现了玉米除草剂毒性的早期非侵入式检测，并开发了具有跨年份和种植季节泛化能力的ToxicNet-MS模型	仅针对烟嘧磺隆除草剂和玉米作物进行研究，未验证对其他除草剂或作物的适用性	开发快速非侵入的除草剂毒性评估方法	玉米作物在不同浓度烟嘧磺隆处理下的生理生化反应	计算机视觉	NA	高光谱成像	深度学习	高光谱图像, 表型数据	使用两种浓度烟嘧磺隆处理的玉米品种	NA	ToxicNet, ToxicNet-MS	准确率, 相关系数	NA
13459	2025-10-07	Accurate bladder cancer diagnosis using ensemble deep leaning 2025-Apr-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95002-0 PMID:40234491	研究论文	提出一种集成深度学习模型用于膀胱癌的准确诊断	结合CNN、GAN和可解释深度学习(XDL)三种算法，采用新型投票机制整合诊断结果	NA	开发非侵入性、高精度的膀胱癌诊断方法	膀胱癌患者	数字病理学	膀胱癌	图像诊断	CNN, GAN, XDL	图像	NA	NA	CNN, GAN, Guided Grad-CAM	准确率, 错误率, 执行时间	NA
13460	2025-10-07	Predicting axial load capacity in elliptical fiber reinforced polymer concrete steel double skin columns using machine learning 2025-Apr-15, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97258-y PMID:40234698	研究论文	本研究应用人工智能技术预测椭圆形纤维增强聚合物-混凝土-钢双皮管柱在轴向荷载下的极限承载能力和极限应变	首次将多种机器学习和深度学习模型应用于预测混合椭圆形双皮管柱的力学性能，并开发了用户界面平台	实验数据稀缺，依赖有限元模型生成补充数据	预测椭圆形FRP-混凝土-钢双皮管柱的轴向承载能力	空心和实心混合椭圆形纤维增强聚合物-混凝土-钢双皮管柱	机器学习	NA	有限元分析	GEP, ANN, RF, ADB, XGBoost, DNN	数值数据	112个数据点	NA	深度神经网络	决定系数(R), 均方根误差(RMSE), 平均绝对误差(MAE)	NA