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
13541	2025-10-07	Integrative Computational Analysis of Common EXO5 Haplotypes: Impact on Protein Dynamics, Genome Stability, and Cancer Progression 2025-Apr-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00067 PMID:40115981	研究论文	通过整合计算方法研究EXO5基因常见单倍型对蛋白质动力学、基因组稳定性及癌症进展的影响	首次采用基因组数据分析、深度学习变异效应预测和分子动力学模拟的整合方法系统研究EXO5常见单倍型的功能影响	研究主要基于计算分析和现有数据库，缺乏实验验证	探究常见种系变异对蛋白质结构和功能的影响及其在癌症进展中的作用	EXO5基因及其编码的DNA外切酶蛋白	计算生物学	癌症	基因组数据分析, 深度学习变异效应预测, 分子动力学模拟	深度学习模型	基因组数据, 临床数据, 蛋白质结构数据	癌症基因组图谱数据库中的癌症患者样本	NA	NA	无进展生存期, 基因组不稳定性指标	NA
13542	2025-10-07	A Deep Retrieval-Enhanced Meta-Learning Framework for Enzyme Optimum pH Prediction 2025-Apr-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02291 PMID:40127128	研究论文	提出一种基于深度检索增强元学习的酶最适pH预测框架Venus-DREAM	将酶pH预测建模为少样本学习任务，结合k近邻算法和元学习Reptile算法，实现从最相似标记酶中学习预测目标酶pH	NA	开发计算模型预测酶的最适pH值，支持酶设计和应用	酶蛋白	机器学习	NA	蛋白质语言模型	kNN, 元学习	蛋白质序列	NA	NA	Reptile	准确率	NA
13543	2025-10-07	Can Deep Learning Blind Docking Methods be Used to Predict Allosteric Compounds? 2025-Apr-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00331 PMID:40167386	研究论文	探索深度学习盲对接方法在预测变构化合物方面的应用价值	提出基于最小距离矩阵表示的数据驱动平台，识别出传统启发式方法未能区分的中间蛋白构象	研究为回顾性分析，需要进一步前瞻性验证	评估深度学习对接方法预测变构化合物结合模式的能力	细胞周期蛋白依赖性激酶2及其变构抑制剂	机器学习	NA	分子对接，深度学习	DiffDock	蛋白质-配体复合物结构数据	NA	NA	NA	结合模式预测准确率	NA
13544	2025-10-07	Application of Deep Learning to Predict the Persistence, Bioaccumulation, and Toxicity of Pharmaceuticals 2025-Apr-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02293 PMID:40178174	研究论文	本研究应用深度学习模型预测药物化合物的持久性、生物累积性和毒性特征	首次将消息传递神经网络应用于药物PBT特性预测，并提出基于聚类策略的模型评估方法	NA	预测药物化合物的环境风险特性，促进环境友好型药物开发	药物相关分子化合物	机器学习	NA	深度学习	MPNN	化学分子结构数据	NA	Chemprop	消息传递神经网络	NA	NA
13545	2025-10-07	Deep learning enabled liquid-based cytology model for cervical precancer and cancer detection 2025-Apr-13, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-025-58883-3 PMID:40222978	研究论文	开发基于深度学习的液基细胞学模型用于宫颈癌前病变和癌症检测	使用大规模样本（17,397例）开发深度学习模型，并在多中心验证中显示优于细胞病理学医生的检测性能	在社区筛查中特异性低于资深细胞病理学医生	开发辅助宫颈癌筛查和病例分诊的深度学习工具	宫颈液基细胞学样本	数字病理	宫颈癌	液基细胞学	深度学习	细胞学全切片图像	17,397例训练，10,826例测试	NA	NA	灵敏度, 特异性	NA
13546	2025-10-07	Bi-variational physics-informed operator network for fractional flow reserve curve assessment from coronary angiography 2025-Apr-12, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103564 PMID:40245779	研究论文	提出一种双变分物理信息神经算子网络，用于从冠状动脉造影中评估血流储备分数曲线	结合变分机制指导基函数学习和残差评估，在准确性和效率之间实现最优平衡	NA	开发从冠状动脉造影评估血流储备分数曲线的高效准确方法	184名受试者的215条血管的冠状动脉造影数据	医学影像分析	心血管疾病	冠状动脉造影	神经算子网络	医学影像	184名受试者的215条血管	NA	双变分物理信息神经算子(BVPINO)	准确性, 效率, 一致性, 相关性	NA
13547	2025-10-07	Joint semi-supervised and contrastive learning enables domain generalization and multi-domain segmentation 2025-Apr-12, Medical image analysis IF:10.7Q1 DOI:10.1016/j.media.2025.103575 PMID:40245778	研究论文	提出SegCLR框架，通过联合半监督和对比学习实现跨域图像分割	结合监督学习和对比学习，能够同时利用标注和未标注数据，实现领域泛化和多领域分割	未明确说明计算资源需求和具体模型规模	解决深度学习模型在不同域图像分割中的泛化问题	3D视网膜光学相干断层扫描(OCT)图像	计算机视觉	视网膜疾病	光学相干断层扫描(OCT)	深度学习	3D医学图像	三个不同的临床数据集	NA	NA	分割性能指标	NA
13548	2025-10-07	im7G-DCT: A two-branch strategy model based on improved DenseNet and transformer for m7G site prediction 2025-Apr-12, Computational biology and chemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.compbiolchem.2025.108473 PMID:40245811	研究论文	提出基于改进DenseNet和Transformer的双分支策略模型im7G-DCT，用于m7G位点预测	采用双分支策略并行提取局部和全局特征，通过改进的DenseNet和Transformer深度挖掘m7G位点序列的潜在特征信息	NA	准确识别mRNA中的m7G位点，为临床应用和治疗策略开发提供支持	mRNA中的N-7甲基鸟苷(m7G)修饰位点	生物信息学	癌症,神经退行性疾病,病毒感染	深度学习预测模型	CNN,Transformer	RNA序列特征编码	NA	NA	改进的DenseNet,Transformer	灵敏度,特异性,准确率,马修斯相关系数	NA
13549	2025-10-07	Diatom Lensless Imaging Using Laser Scattering and Deep Learning 2025-Apr-11, ACS ES&T water IF:4.8Q1 DOI:10.1021/acsestwater.4c01186 PMID:40242343	研究论文	提出一种结合激光散射和无透镜成像技术，通过深度学习重建硅藻显微图像的新方法	首次将激光散射模式与深度学习相结合，实现无透镜显微成像，并能从散射图案中分析硅藻的运动速度和角度	NA	开发用于海洋环境中微生物原位成像和运动分析的无透镜成像技术	硅藻及其他微型海洋生物	计算机视觉	NA	激光散射成像	深度学习	散射光图案	硅藻土样本	NA	NA	SSIM, RMSE	NA
13550	2025-10-07	A deep learning framework leveraging spatiotemporal feature fusion for electrophysiological source imaging 2025-Apr-08, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108767 PMID:40245605	研究论文	提出一种基于深度学习的时空特征融合框架SSINet，用于解决脑电生理源成像的逆问题	融合残差网络、双向LSTM和Transformer模块，结合通道注意力机制和加权损失函数，首次在ESI领域实现有效的时空特征融合	NA	开发准确的非侵入性脑活动测量方法	脑电生理源成像	机器学习	NA	脑电图	CNN, LSTM, Transformer	脑电信号	三个真实EEG数据集（视觉、听觉和体感刺激）	NA	ResBlock, 双向LSTM, Transformer	NA	NA
13551	2025-10-07	Evolution of computational techniques against various KRAS mutants in search for therapeutic drugs: a review article 2025-Apr-07, Cancer chemotherapy and pharmacology IF:2.7Q2 DOI:10.1007/s00280-025-04767-8 PMID:40195161	综述	本文综述了针对不同KRAS突变体的计算技术演变及其在治疗药物发现中的应用	系统总结了计算技术在KRAS抑制剂发现中的突破性进展，特别关注变构口袋识别和人工智能新方法的应用	NA	探讨计算技术在KRAS突变体靶向药物研发中的应用与发展	KRAS蛋白突变体及其抑制剂	计算生物学	癌症	虚拟筛选、分子动力学模拟、分子对接、机器学习、深度学习	NA	蛋白质结构数据、化合物数据库	NA	NA	NA	NA	NA
13552	2025-10-07	scAMZI: attention-based deep autoencoder with zero-inflated layer for clustering scRNA-seq data 2025-Apr-07, BMC genomics IF:3.5Q2 DOI:10.1186/s12864-025-11511-2 PMID:40197174	研究论文	提出一种基于注意力自编码器和零膨胀层的深度学习模型scAMZI，用于单细胞RNA测序数据的聚类分析	首次将SimAM注意力机制、自编码器和零膨胀负二项模型结合，能同时学习细胞特征表示和细胞间关系，并有效处理数据中的零值	NA	开发更有效的单细胞RNA测序数据聚类方法	单细胞RNA测序数据	机器学习	NA	scRNA-seq	自编码器, 注意力机制	基因表达数据	14个基准数据集，包含数百至数万个细胞	NA	自编码器, SimAM	NA	NA
13553	2025-10-07	Visual search and real-image similarity: An empirical assessment through the lens of deep learning 2025-Apr, Psychonomic bulletin & review IF:3.2Q1 DOI:10.3758/s13423-024-02583-4 PMID:39327401	研究论文	本研究利用深度卷积神经网络预测人类视觉搜索效率，通过计算物体间相似性为Duncan和Humphreys的相似性原则提供生态学证据	首次使用深度卷积神经网络从生态学角度量化验证视觉搜索相似性原则，并发现目标-干扰物和干扰物-干扰物相似性在网络不同层级发挥作用	基于计算模型的预测仍需进一步在真实场景中验证，实验室结果到现实世界的泛化能力有待加强	验证视觉搜索中的相似性原则并预测人类搜索效率	视觉场景中的目标物体和干扰物	计算机视觉	NA	深度卷积神经网络	CNN	图像	NA	NA	深度卷积神经网络	搜索效率预测	NA
13554	2025-10-07	Leveraging Deep Learning for Immune Cell Quantification and Prognostic Evaluation in Radiotherapy-Treated Oropharyngeal Squamous Cell Carcinomas 2025-Apr, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104094 PMID:39826685	研究论文	本研究利用深度学习技术量化放疗前口咽鳞状细胞癌活检组织中的免疫细胞密度并评估其预后价值	首次将U-Net深度学习模型应用于口咽鳞状细胞癌免疫微环境的量化分析，并比较了细胞计数法和面积法两种量化方法的预后预测能力	样本量相对有限（84例），仅针对口咽鳞状细胞癌特定亚型	开发基于深度学习的标准化方法用于肿瘤免疫微环境研究并评估其预后价值	接受根治性放疗的口咽鳞状细胞癌患者的治疗前肿瘤活检组织	数字病理学	头颈鳞状细胞癌	免疫组织化学，全玻片成像	深度学习	病理图像	84例口咽鳞状细胞癌患者的治疗前福尔马林固定石蜡包埋肿瘤活检	NA	U-Net	准确性，重现性	NA
13555	2025-10-07	Microsatellite-Stable Gastric Cancer Can be Classified into 2 Molecular Subtypes with Different Immunotherapy Response and Prognosis Based on Gene Sequencing and Computational Pathology 2025-Apr, Laboratory investigation; a journal of technical methods and pathology DOI:10.1016/j.labinv.2025.104101 PMID:39894411	研究论文	本研究通过基因测序和计算病理学将微卫星稳定型胃癌分为两种分子亚型，并验证了其与免疫治疗反应和预后的关联	首次基于免疫相关基因特征和Vision Transformer深度学习模型对微卫星稳定型胃癌进行分子分型	样本量相对有限（105例独立验证队列），需要更大规模研究验证	开发微卫星稳定型胃癌的分子分型方法以改善预后预测和治疗决策	微卫星稳定型胃癌患者	计算病理学	胃癌	RNA测序, 免疫组织化学, 数字病理	Vision Transformer, 机器学习	基因表达数据, 数字病理切片图像, 临床信息	TCGA和GEO数据库患者数据，外加105例独立验证队列	NA	Vision Transformer	AUC	NA
13556	2025-10-07	Psychedelic Drugs in Mental Disorders: Current Clinical Scope and Deep Learning-Based Advanced Perspectives 2025-Apr, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202413786 PMID:40112231	综述	本文综述了致幻剂在精神障碍治疗中的临床应用现状，并探讨了基于深度学习的药物开发新视角	整合了致幻剂的多维药理机制（结构功能、微生物-肠-脑轴、转录组）并首次系统提出深度学习在优化精神药物开发中的应用前景	致幻剂的精确处方机制仍不明确，个体差异和复杂神经环路影响药物效果的一致性	探索致幻剂在精神障碍治疗中的药理机制并推动精准医疗发展	精神障碍患者（包括焦虑症、重度抑郁症、自闭症谱系障碍）和致幻药物（如裸盖菇素、LSD）	机器学习	精神障碍	转录组分析, 微生物组分析	深度学习	大数据	NA	NA	NA	NA	NA
13557	2025-10-07	An Overview and Comparative Analysis of CRISPR-SpCas9 gRNA Activity Prediction Tools 2025-Apr, The CRISPR journal DOI:10.1089/crispr.2024.0058 PMID:40151952	综述论文	对CRISPR-SpCas9 gRNA活性预测工具进行系统性概述和性能评估	首次对七种基于机器学习和深度学习的CRISPR-Cas9编辑效率预测工具在九个数据集上进行系统性基准测试	仅评估了七种预测工具，未涵盖所有现有方法	评估CRISPR基因编辑技术中gRNA活性预测工具的性能	CRISPR-SpCas9系统的gRNA活性预测工具	机器学习	NA	CRISPR基因编辑技术	机器学习,深度学习	基因组序列数据	九个CRISPR数据集，涵盖六种细胞类型和三个物种	NA	NA	准确率,Spearman相关系数	NA
13558	2025-10-07	Pathomics Image Analysis of Tumor Infiltrating Lymphocytes (TILs) in Colon Cancer 2025-Apr-01, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-6173056/v1 PMID:40235501	研究论文	开发深度学习病理影像分析工作流程，用于生成结肠癌中肿瘤浸润淋巴细胞的空间分布图并量化其丰度	首次提出基于深度学习的病理影像分析方法，能够可视化并量化结肠癌微环境中肿瘤浸润淋巴细胞的空间分布特征	研究局限于结肠癌样本，未验证在其他癌症类型中的适用性	评估肿瘤浸润淋巴细胞作为病理影像学生物标志物的预后价值	结肠癌患者的H&E染色全切片影像	数字病理学	结肠癌	H&E染色全切片影像分析	深度学习	病理影像	结肠癌患者全切片影像样本	NA	NA	总体生存期, 无进展间期	NA
13559	2025-10-07	Rethinking Domain-Specific Pretraining by Supervised or Self-Supervised Learning for Chest Radiograph Classification: A Comparative Study Against ImageNet Counterparts in Cold-Start Active Learning 2025-Apr, Health care science DOI:10.1002/hcs2.70009 PMID:40241982	研究论文	比较领域特定预训练与通用预训练在胸部X光分类冷启动主动学习中的性能差异	首次系统评估医学领域特定预训练模型在冷启动主动学习中的表现，并与ImageNet预训练模型进行对比	仅针对胸部X光图像和两种疾病进行验证，未涵盖其他医学影像模态和疾病类型	评估领域特定预训练在冷启动主动学习中的有效性	胸部X光图像	计算机视觉	肺部疾病	深度学习	CNN	医学影像	NA	NA	TXRV, REMEDIS	统计显著性检验	NA
13560	2025-10-07	Development and external multicentric validation of a deep learning-based clinical target volume segmentation model for whole-breast radiotherapy 2025-Apr, Physics and imaging in radiation oncology DOI:10.1016/j.phro.2025.100749 PMID:40242807	研究论文	开发并外部验证基于深度学习的全乳放疗临床靶区自动分割模型	利用大样本单中心数据结合多中心数据开发3D-Unet模型，实现双侧临床靶区的自动分割，并进行多中心外部验证	有一个中心（Inst 9）的模型迁移性较差	优化放疗治疗并减少毒性，通过自动分割器官风险区和临床靶区	乳腺癌患者的临床靶区分割	医学影像分析	乳腺癌	放射治疗计划CT	3D-Unet	CT图像	1822名患者（861名来自单中心用于训练，961名来自8个中心用于验证）	NA	3D-Unet	Dice相似系数, Hausdorff距离, 95百分位Hausdorff距离, 平均表面距离	NA