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
13501	2025-04-20	Automatic Generation of Liver Virtual Models with Artificial Intelligence: Application to Liver Resection Complexity Prediction 2025-Apr-11, Annals of surgery IF:7.5Q1 DOI:10.1097/SLA.0000000000006722 PMID:40211963	研究论文	本研究开发了一种基于人工智能的自动工具，用于从术前CT扫描预测肝切除手术的复杂性	提出了一种新的解剖参考框架（HCZ）和全自动管道来量化肿瘤位置，并通过AI模型预测手术复杂性	研究仅针对145名HCC患者，样本量有限	预测肝切除手术的复杂性以改善手术规划	肝切除手术患者	数字病理	肝癌	Deep Learning	NA	CT扫描图像	145名HCC患者	NA	NA	NA	NA
13502	2025-10-07	The STRIPED Dietary Supplement Label Explorer: A Tool to Identify Supplements Sold with Weight-Loss, Muscle-Building, and Cleanse/Detox Claims 2025-Apr, The Journal of nutrition IF:3.7Q2 DOI:10.1016/j.tjnut.2025.02.007 PMID:39954739	研究论文	开发了一个基于膳食补充剂标签数据库的分类工具，用于识别具有减肥、增肌和排毒/清洁声称的补充剂	首次利用DSLD API开发了专门针对减肥、增肌和排毒声称的补充剂分类工具，结合了系统启发式方法和多模态深度学习模型	系统启发式方法虽然性能更好但效率较低（110小时对比30小时），且仅针对三种特定声称类型	开发易于使用的工具来分类具有减肥、增肌和排毒/清洁声称的膳食补充剂标签	美国销售的膳食补充剂标签	自然语言处理	NA	API数据获取，文本分类	多模态深度学习模型	文本标签数据	4745个DSLD标签（初始5000个）	NA	NA	召回率，特异性，精确度，阴性预测值，F1分数，准确度，ROC曲线	NA
13503	2025-10-07	Multiscale Dissection of Spatial Heterogeneity by Integrating Multi-Slice Spatial and Single-Cell Transcriptomics 2025-Apr, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202413124 PMID:39999288	研究论文	提出一种名为SMILE的新型深度学习方法，用于整合多切片空间和单细胞转录组数据以解析空间异质性	首次将图对比自编码器与多层感知器结合局部约束，实现多尺度空间表征学习，能同时处理跨切片域对齐和单切片内细胞类型解卷积	未明确说明方法对数据质量和规模的敏感性，以及计算复杂度分析	开发能够同时解析多尺度空间异质性的计算方法	空间分辨转录组数据（SRT）和单细胞转录组数据	生物信息学	NA	空间分辨转录组学（SRT），单细胞转录组学	图对比自编码器，多层感知器（MLP）	空间转录组数据，单细胞转录组数据	模拟数据集和真实数据集（具体数量未说明）	NA	图对比自编码器，多层感知器	空间对齐，域识别，细胞类型解卷积	NA
13504	2025-10-07	Deep mutational learning for the selection of therapeutic antibodies resistant to the evolution of Omicron variants of SARS-CoV-2 2025-Apr, Nature biomedical engineering IF:26.8Q1 DOI:10.1038/s41551-025-01353-4 PMID:40044817	研究论文	本研究通过深度突变学习筛选对SARS-CoV-2奥密克戎变异株进化具有增强抵抗力的治疗性抗体	首次将深度突变学习应用于抗体筛选，通过构建高突变距离的RBD库并训练集成深度学习模型预测抗体结合与逃逸	研究主要针对奥密克戎BA.1变异株，对其他变异株的适用性需要进一步验证	开发对SARS-CoV-2变异株具有广谱中和能力的治疗性抗体	SARS-CoV-2奥密克戎变异株的受体结合域(RBD)和治疗性抗体	机器学习	COVID-19	深度测序, 深度突变学习	集成深度学习模型	蛋白质序列数据	包含数百万奥密克戎序列的RBD突变库	NA	集成深度学习模型	结合预测准确率, 逃逸预测准确率	NA
13505	2025-10-07	Accuracy of vestibular schwannoma segmentation using deep learning models - a systematic review & meta-analysis 2025-Mar, Neuroradiology IF:2.4Q2 DOI:10.1007/s00234-024-03449-1 PMID:39179652	系统综述与荟萃分析	本文通过系统综述和荟萃分析评估深度学习模型在前庭神经鞘瘤分割中的准确性	首次对前庭神经鞘瘤深度学习分割算法进行系统性评估和荟萃分析	仅基于现有文献分析，未进行原始实验验证	评估深度学习算法在前庭神经鞘瘤MRI图像分割中的应用现状和准确性	前庭神经鞘瘤患者	医学影像分析	前庭神经鞘瘤	MRI	深度学习模型	医学影像	NA	NA	NA	分割准确性	NA
13506	2025-10-07	Training deep learning models on personalized genomic sequences improves variant effect prediction 2025-Feb-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.10.15.618510 PMID:39463940	研究论文	通过使用匹配个人基因组的功能基因组数据训练深度学习模型，可提高基因变异效应预测性能	首次证明在匹配个人基因组的功能基因组数据上训练模型能显著提升变异效应预测效果，且变异效应表征在不同细胞环境和实验读数中具有可迁移性	NA	提升基因变异效应预测的准确性和泛化能力	个人基因组序列和功能基因组数据	机器学习	NA	基因组测序	深度学习模型	基因组序列数据	NA	NA	序列到函数模型	变异效应预测性能	NA
13507	2025-10-07	Leveraging deep learning to detect stance in Spanish tweets on COVID-19 vaccination 2025-Feb, JAMIA open IF:2.5Q3 DOI:10.1093/jamiaopen/ooaf007 PMID:40008184	研究论文	本研究开发了用于检测西班牙语推文中关于COVID-19疫苗接种立场的深度学习模型	首次针对西班牙语推文开发立场检测模型，填补了非英语社交媒体分析的研究空白	语言特定嵌入模型未能超越多语言嵌入或TF-IDF特征，因为BERT或RoBERTa嵌入不熟悉Twitter常用俚语和疫情期间特定语境	开发西班牙语社交媒体帖子的立场检测模型	关于COVID-19疫苗接种的西班牙语推文	自然语言处理	COVID-19	深度学习，文本挖掘	BERT, BiLSTM, RoBERTa, SVM	文本	6170条推文（2020年3月1日至2022年1月4日期间发布）	NA	BERT-Multi+BiLSTM, BETO+BiLSTM, RoBERTa BNE-LSTM	F1分数, Matthews相关系数, AUC	NA
13508	2025-04-20	A method of rice panicle number counting based on improved CSRNet model 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1494564 PMID:40247946	研究论文	本研究提出了一种基于改进CSRNet模型的水稻穗粒数计数方法	改进CSRNet模型并应用于水稻穗粒数计数，开发了Android端实时计数APP和PC端批量计数软件	未提及模型在不同光照或品种条件下的泛化能力	为水稻穗粒数计数提供理论依据和技术支持	水稻穗粒	计算机视觉	NA	深度学习	改进的CSRNet	图像	未明确说明样本数量	NA	NA	NA	NA
13509	2025-04-20	Protein structure prediction via deep learning: an in-depth review 2025, Frontiers in pharmacology IF:4.4Q1 DOI:10.3389/fphar.2025.1498662 PMID:40248099	综述	本文深入探讨了深度学习在蛋白质结构预测中的应用及其对药物发现和开发的影响	全面回顾了深度学习在蛋白质结构预测中的最新进展，包括大型语言模型和尖端深度学习方法	未提及具体实验验证或实际应用案例	探讨深度学习在蛋白质结构预测领域的应用及其潜力	蛋白质结构预测	机器学习	NA	深度学习、大型语言模型	NA	蛋白质序列数据	NA	NA	NA	NA	NA
13510	2025-04-20	Clinical and Radiological Fusion: A New Frontier in Predicting Post-Transplant Diabetes Mellitus 2025, Transplant international : official journal of the European Society for Organ Transplantation IF:2.7Q2 DOI:10.3389/ti.2025.14377 PMID:40248509	研究论文	本研究通过整合临床和放射学数据，开发了一个预测移植后糖尿病（PTDM）的模型，以识别高风险肾移植受者	结合临床指标和深度学习分析的CT图像，专注于体成分参数（如脂肪组织和肌肉质量），而非BMI或其他生物标志物	研究为回顾性分析，可能存在选择偏倚，且样本仅来自三个Mayo Clinic站点	预测肾移植受者术后糖尿病（PTDM）的发生风险	2005名非糖尿病肾移植受者	数字病理学	糖尿病	深度学习分析	深度学习模型	临床数据和CT图像	2005名非糖尿病肾移植受者，其中335名（16.7%）在术后一年内发展为PTDM	NA	NA	NA	NA
13511	2025-10-07	Dissecting the cis-regulatory syntax of transcription initiation with deep learning 2024-Nov-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.05.28.596138 PMID:38853896	研究论文	利用深度学习模型ProCapNet解析DNA顺式调控元件对转录起始的调控机制	开发了能准确建模碱基分辨率转录起始谱的神经网络，揭示了启动子和增强子共享的顺式调控逻辑及基序间的高度上位相互作用	NA	解析哺乳动物Pol II转录起始的DNA序列决定因素	人类启动子和增强子的转录起始调控	机器学习	NA	PRO-cap实验, RAMPAGE分析	神经网络	DNA序列数据, 转录起始谱数据	多个细胞系	NA	ProCapNet	NA	NA
13512	2025-10-07	AI-enabled CT-guided end-to-end quantification of total cardiac activity in 18FDG cardiac PET/CT for detection of cardiac sarcoidosis 2024-Sep-23, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2024.09.20.24314081 PMID:39399046	研究论文	开发基于深度学习的全自动管道，通过CT衰减图分割心脏结构并量化18F-FDG PET活性以检测心脏结节病	首次提出基于CT衰减图深度学习分割的全自动化心脏活动量化管道，实现心脏结节病的客观检测	样本量相对较小（69例患者），需在更大群体中验证	开发自动化方法量化心脏FDG PET活性以改进心脏结节病诊断	疑似心脏结节病患者	数字病理	心脏结节病	18F-FDG PET/CT成像	深度学习分割模型	CT衰减图和PET图像	69例连续患者（平均年龄56.1±13.4岁），其中29例确诊心脏结节病	NA	NA	AUC, 灵敏度, 特异性	NA
13513	2025-10-07	Vulnerability of Thalamic Nuclei at CSF Interface During the Entire Course of Multiple Sclerosis 2024-May, Neurology(R) neuroimmunology & neuroinflammation DOI:10.1212/NXI.0000000000200222 PMID:38635941	研究论文	本研究通过深度学习分析多发性硬化症患者丘脑核团的萎缩动态，发现靠近第三脑室的核群更易发生神经退行性变	首次通过全病程追踪揭示丘脑不同核群在多发性硬化中的差异性萎缩模式，并验证了基于标准T1加权MRI的自动分割策略	研究依赖于常规3D-T1 MRI数据，未使用更高分辨率的专门序列验证分割准确性	探究多发性硬化症病程中丘脑不同核团的动态变化规律及驱动机制	1,123名多发性硬化症患者和相同数量的健康对照者	医学影像分析	多发性硬化症	3D-T1 MRI，深度学习序列合成，多图谱自动分割	深度学习	MRI影像	2,246名参与者（1,123名患者+1,123名健康对照）	NA	NA	NA	NA
13514	2025-10-07	Discovery of antibiotics that selectively kill metabolically dormant bacteria 2024-Apr-18, Cell chemical biology IF:6.6Q1 DOI:10.1016/j.chembiol.2023.10.026 PMID:38029756	研究论文	本研究通过结合静态期筛选方法和深度学习虚拟筛选技术，发现了能够选择性杀死代谢休眠细菌的新型抗生素	首次将静态期筛选方法与深度学习虚拟筛选相结合，并引入毒性过滤机制，成功识别出对代谢休眠细菌具有选择性杀伤作用的化合物	研究主要针对大肠杆菌和鲍曼不动杆菌，尚未验证对其他病原菌的广谱效果	开发对代谢休眠细菌有效且无毒的抗生素，解决慢性感染和抗生素耐药性问题	代谢休眠细菌（静态期大肠杆菌和鲍曼不动杆菌）	机器学习	细菌感染	静态期筛选、深度学习虚拟筛选、微生物学检测、生化测量、单细胞显微镜	深度学习	化合物筛选数据、微生物实验数据、显微镜图像	未明确说明具体样本数量	NA	NA	致死效果、毒性评估	NA
13515	2025-10-07	Deep learning-based automatic segmentation of cardiac substructures for lung cancers 2024-02, Radiotherapy and oncology : journal of the European Society for Therapeutic Radiology and Oncology IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.radonc.2023.110061 PMID:38122850	研究论文	开发基于深度学习的自动分割模型用于肺癌患者心脏亚结构分割	首次使用nnU-Net模型对19个心脏亚结构（包括冠状动脉）进行自动分割	冠状动脉分割的DSC系数相对较低（0.60±0.14），样本量有限	开发自动分割心脏亚结构的深度学习模型以降低肺癌放疗中心脏损伤风险	非小细胞肺癌患者的心脏亚结构	数字病理学	肺癌	医学图像分割	深度学习	医学影像	100例患者用于模型开发，42例患者用于主观评估	nnU-Net	nnU-Net	Dice相似系数, 剂量指标	NA
13516	2025-10-07	RecGOBD: accurate recognition of gene ontology related brain development protein functions through multi-feature fusion and attention mechanisms 2024, Bioinformatics advances IF:2.4Q2 DOI:10.1093/bioadv/vbae163 PMID:39678209	研究论文	开发了专门用于识别与脑发育相关的基因本体蛋白质功能的深度学习模型RecGOBD	通过多特征融合和注意力机制优化脑发育数据集，专门针对神经发育障碍研究	NA	预测与脑发育相关的蛋白质功能	与脑发育相关的蛋白质序列	生物信息学	神经发育障碍	蛋白质序列分析	深度学习	蛋白质序列数据	NA	Python	注意力机制	AUROC, AUPR, Fmax	NA
13517	2025-10-07	How Artificial Intelligence Will Impact Colonoscopy and Colorectal Screening 2020-Jul, Gastrointestinal endoscopy clinics of North America DOI:10.1016/j.giec.2020.02.010 PMID:32439090	综述	探讨人工智能在结肠镜和结直肠癌筛查中的应用及其潜在影响	提出AI可通过实时计算机辅助检测息肉提高腺瘤检出率，并通过光学活检实现'切除丢弃'或'诊断留置'策略以降低医疗成本	AI技术整合到内镜医师工作流程的临床挑战、对内镜中心效率的影响以及深度学习算法的可解释性问题	研究人工智能如何提升结肠镜结直肠筛查的价值	结肠镜检查和结直肠筛查过程	医学影像分析	结直肠癌	计算机辅助检测、计算机辅助诊断、光学活检	深度学习	内镜图像	NA	NA	NA	腺瘤检出率	NA
13518	2025-10-07	Deep learning-enhanced zero echo time MRI for glenohumeral assessment in shoulder instability: a comparative study with CT 2025-Jun, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-024-04830-0 PMID:39572485	研究论文	本研究比较了深度学习重建的零回波时间MRI与传统重建方法在肩关节不稳评估中的图像质量，并与CT进行骨缺损测量的对比	首次将深度学习重建算法应用于零回波时间MRI，并与金标准CT在肩关节骨缺损测量方面进行系统性比较	样本量相对较小（44例患者），且仅限于前向盂肱不稳患者	评估深度学习增强的ZTE MRI在肩关节不稳诊断中的性能	44例有症状的前向盂肱不稳患者（9名女性，平均年龄33.5±15.65岁）	医学影像分析	肩关节不稳	零回波时间MRI，CT扫描，深度学习重建	深度学习算法	MRI影像，CT影像	44例患者	NA	NA	Likert评分，Cohen's kappa，组内相关系数，Bland-Altman分析，比值比	NA
13519	2025-10-07	Leveraging protein language models for robust antimicrobial peptide detection 2025-Jun, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.03.002 PMID:40049432	研究论文	提出了一种基于蛋白质语言模型的新型抗菌肽检测框架PLAPD	首次将预训练的ESM2蛋白质语言模型与卷积层局部特征提取和残差Transformer模块全局特征提取相结合用于抗菌肽分类	NA	开发高精度、高通量的抗菌肽检测方法	抗菌肽(AMPs)	自然语言处理	NA	蛋白质语言模型	Transformer, CNN	蛋白质序列	8,268条肽序列	NA	ESM2, 残差Transformer	准确率, 精确率, 特异性, MCC, AUC	NA
13520	2025-10-07	OmniClust: A versatile clustering toolkit for single-cell and spatial transcriptomics data 2025-Jun, Methods (San Diego, Calif.) DOI:10.1016/j.ymeth.2025.03.007 PMID:40057293	研究论文	开发了一个名为OmniClust的多功能聚类工具包，用于单细胞和空间转录组学数据分析	开发了首个整合单细胞RNA测序和空间转录组学数据的聚类工具包，采用深度学习算法处理空间转录组数据，机器学习算法处理单细胞RNA测序数据	NA	开发一个能够整合单细胞和空间转录组学数据的通用聚类工具包	单细胞RNA测序数据和空间转录组学数据	生物信息学	乳腺癌	单细胞RNA测序(scRNA-seq), 空间转录组学	深度学习算法, 机器学习算法	转录组测序数据	12个空间转录组基准数据集和4个单细胞RNA测序基准数据集	NA	NA	聚类准确率	NA