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
13561	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
13562	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
13563	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
13564	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
13565	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
13566	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
13567	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
13568	2025-10-07	[Three-Dimensional Reconstruction Technique and Its Application of Binocular Endoscopic Images Based on Deep Learning] 2025-Mar-30, Zhongguo yi liao qi xie za zhi = Chinese journal of medical instrumentation DOI:10.12455/j.issn.1671-7104.240293 PMID:40246717	研究论文	探讨基于深度学习的双目内窥镜图像三维重建关键技术及实现方法	将深度学习技术应用于双目内窥镜三维重建，显著提升重建精度和实时性能	NA	提升内窥镜图像三维重建质量，为临床精准医疗提供技术支持	双目内窥镜图像	计算机视觉	NA	三维重建技术	深度学习	内窥镜图像	NA	NA	NA	NA	NA
13569	2025-10-07	ConfuseNN: Interpreting convolutional neural network inferences in population genomics with data shuffling 2025-Mar-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.24.644668 PMID:40196528	研究论文	提出ConfuseNN方法，通过系统性地打乱单倍型矩阵数据来评估不同群体遗传特征对卷积神经网络性能的贡献	开发了基于数据打乱的CNN解释方法，能够系统评估群体遗传学中不同特征对神经网络推理的影响	依赖于模拟的训练和测试数据设计，网络架构存在局限性	解释卷积神经网络在群体基因组学推理中的行为机制	群体遗传特征包括连锁不平衡、等位基因频率等	机器学习	NA	群体基因组学分析	CNN	单倍型矩阵	NA	NA	CNN	NA	NA
13570	2025-10-07	Generative frame interpolation enhances tracking of biological objects in time-lapse microscopy 2025-Mar-26, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.03.23.644838 PMID:40196554	研究论文	本研究探索生成式视频帧插值技术在增强延时显微镜图像时序分辨率及改善生物对象追踪能力方面的应用	提出通过增强图像数据集来适应追踪算法的新范式，而非传统调整算法适应数据集的方法	未对算法进行数据集特定的重新训练，可能在某些特定场景下性能有限	评估生成式视频帧插值技术是否能增强延时显微镜的时序分辨率并促进生物对象追踪	荧光标记的细胞核、细菌、酵母、癌细胞和类器官等生物对象	计算机视觉	癌症	延时显微镜成像	扩散模型, CNN	显微镜视频图像	多个生物场景下的测试图像时间序列	NA	LDMVFI, RIFE, CDFI, FILM	结构图像相似性, 分割结果相似度	NA
13571	2025-10-07	The Real-World Impact of Vestibular Schwannoma Fully Automated Volume Measures on the Evaluation of Size Change and Clinical Management Outcomes in a Multidisciplinary Meeting Setting 2025-Mar-25, The journal of international advanced otology IF:1.0Q3 DOI:10.5152/iao.2025.241693 PMID:40208025	研究论文	评估在MDM准备阶段提供全自动前庭神经鞘瘤体积测量对肿瘤大小变化评估和临床管理决策的影响	首次在真实世界MDM环境中比较线性测量与全自动深度学习体积测量对临床决策的影响	样本量较小（50例患者），单中心研究	确定全自动体积测量是否比线性测量更能影响前庭神经鞘瘤的放射学评估和临床管理决策	50例成人单侧散发性前庭神经鞘瘤患者	医学影像分析	前庭神经鞘瘤	磁共振成像	深度学习	医学影像	50例患者，57次MRI间隔比较	NA	NA	Wilcoxon符号秩检验	NA
13572	2025-10-07	Two-stage augmentation for detecting malignancy of BI-RADS 3 lesions in early breast cancer 2025-Mar-24, BMC cancer IF:3.4Q2 DOI:10.1186/s12885-025-13960-0 PMID:40128762	研究论文	本研究提出一种两阶段增强方法，通过深度学习提高乳腺超声图像中BI-RADS 3恶性病变的检测率	提出结合恶性特征增强和数据增强的两阶段增强方法，并在双分支ResNet50分类模型上验证其有效性	样本量相对有限，恶性病变数量较少（SW测试集18例，TS测试集7例）	提高乳腺超声图像中BI-RADS 3恶性病变的检测准确率	乳腺BI-RADS 3病变的超声图像	计算机视觉	乳腺癌	乳腺超声成像	CNN	图像	1,275个病灶（来自1,096名患者），其中开发数据集629个，内部测试集218个，外部测试集428个	NA	ResNet50, Dual-ResNet50	AUC, 敏感性	NA
13573	2025-10-07	Using Deep Learning to Perform Automatic Quantitative Measurement of Masseter and Tongue Muscles in Persons With Dementia: Cross-Sectional Study 2025-Mar-19, JMIR aging IF:5.0Q1 DOI:10.2196/63686 PMID:40106819	研究论文	本研究使用深度学习技术对痴呆症患者头部MRI图像中的肌肉组织进行自动分割和定量测量	首次将深度学习模型应用于痴呆症患者头部MRI中咬肌和舌肌的自动定量测量	样本量较小（53名参与者），且为横断面研究设计	评估深度学习技术在神经认知障碍患者头部MRI中肌肉组织分割和定量的可行性	痴呆症患者的头部MRI图像	医学影像分析	痴呆症	磁共振成像	U-Net	医学影像	53名参与者	NA	U-Net	Dice相似系数,平均对称表面距离	NA
13574	2025-10-07	Artificial intelligence-based diagnosis of breast cancer by mammography microcalcification 2025-Mar, Fundamental research IF:5.7Q1 DOI:10.1016/j.fmre.2023.04.018 PMID:40242534	研究论文	开发基于深度学习的自动化管道用于乳腺X线摄影微钙化点检测与分类，以促进乳腺癌早期诊断	提出端到端的深度学习管道，不仅能提供乳腺X线摄影分类结果，还能自动标注特定钙化区域，并探索基于深度学习的病理亚型和雌激素受体状态分类	测试集分类准确度(0.7237)低于训练集(0.8124)，模型泛化能力有待进一步提升	开发人工智能系统辅助乳腺癌筛查、诊断和治疗	乳腺X线摄影图像中的微钙化病灶	计算机视觉	乳腺癌	乳腺X线摄影	深度学习	图像	4,810张乳腺X线摄影图像，包含6,663个微钙化病灶(3,301个恶性，3,362个良性)	NA	NA	准确度, 敏感度	NA
13575	2025-10-07	Application of deep learning algorithm for judicious use of anti-VEGF in diabetic macular edema 2025-02-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-87290-3 PMID:39915516	研究论文	开发混合深度学习模型预测糖尿病黄斑水肿患者对抗VEGF治疗的反应	首次结合OCT图像和临床数据构建混合深度学习模型，用于预测抗VEGF治疗反应	样本量较小（181例患者），需进一步验证	提高抗VEGF治疗在糖尿病黄斑水肿中的精准应用	糖尿病黄斑水肿患者	医学影像分析	糖尿病黄斑水肿	光学相干断层扫描（OCT）	CNN, MLP	图像, 表格数据	181例患者	NA	卷积神经网络, 多层感知器	准确率, 精确率, 召回率, AUC-ROC	NA
13576	2025-10-07	A deep learning approach for automatic 3D segmentation of hip cartilage and labrum from direct hip MR arthrography 2025-02-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-86727-z PMID:39920175	研究论文	本研究开发了一种基于卷积神经网络的自动3D分割方法，用于从髋关节MR关节造影中分割髋关节软骨和盂唇	首次使用U-Net架构的CNN实现髋关节软骨和盂唇的完全自动3D分割，并在外部数据集上验证了模型泛化能力	回顾性单中心研究，样本量相对有限，外部验证数据集较小	开发自动分割髋关节软骨和盂唇的深度学习模型	髋关节软骨和盂唇	医学影像分析	髋关节疾病	MR关节造影，3D T1 mapping序列，3D T2加权序列	CNN	3D MRI图像	100名有症状患者（训练80例，测试20例），外部验证40名患者	NA	U-Net	Dice相似系数	NA
13577	2025-10-07	Deep learning-based prediction of autoimmune diseases 2025-02-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88477-4 PMID:39920178	研究论文	本研究提出两种深度学习模型用于预测T细胞介导的自身免疫性疾病	开发了基于卷积神经网络的AutoY模型和集成注意力机制的双向LSTM模型LSTMY，首次将T细胞受体数据用于自身免疫性疾病预测	仅针对四种自身免疫性疾病进行验证，未涵盖所有自身免疫性疾病类型	利用深度学习技术预测自身免疫性疾病	T细胞介导的自身免疫性疾病	机器学习	自身免疫性疾病	T细胞受体测序	CNN, LSTM	生物序列数据	NA	NA	卷积神经网络, 双向LSTM	AUC	NA
13578	2025-10-07	A comprehensive analysis of deep learning and transfer learning techniques for skin cancer classification 2025-02-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-82241-w PMID:39920179	研究论文	本研究系统分析深度学习和迁移学习技术在皮肤癌分类中的应用，提出有效的皮肤病变图像分类方法	比较三种不同策略：微调预训练网络、预训练网络作为特征提取器结合机器学习分类器、多预训练网络特征融合结合机器学习分类器	仅使用单一数据集（ISIC 2018），仅区分良性和恶性两类皮肤病变	开发准确的皮肤癌自动分类方法以辅助早期诊断	皮肤镜图像中的皮肤病变	计算机视觉	皮肤癌	深度学习，迁移学习	CNN	图像	ISIC 2018数据集中的3300张皮肤疾病图像	NA	VGG19, ResNet18, MobileNet_V2	准确率	NA
13579	2025-10-07	Advanced AI-driven detection of interproximal caries in bitewing radiographs using YOLOv8 2025-02-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-024-84737-x PMID:39920198	研究论文	本研究开发了一种基于YOLOv8算法的AI模型，用于改进咬翼片中邻面龋齿的检测	首次将YOLOv8算法应用于邻面龋齿检测，在咬翼片上实现了高精度的自动检测	回顾性研究，样本量相对有限（552张X光片），仅在一家医疗机构进行验证	开发深度学习AI模型以提高邻面龋齿的诊断准确性	咬翼X光片中的邻面龋齿病变	计算机视觉	龋齿	X射线成像	YOLOv8	医学影像	552张X光片，包含1,506个标注图像	PyTorch	YOLOv8	精确率, 召回率, F1分数	NA
13580	2025-10-07	FoxA1 knockdown promotes BMSC osteogenesis in part by activating the ERK1/2 signaling pathway and preventing ovariectomy-induced bone loss 2025-02-07, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-88658-1 PMID:39920313	研究论文	本研究通过敲低FOXA1基因促进骨髓间充质干细胞成骨分化并激活ERK1/2信号通路，从而预防卵巢切除诱导的骨质疏松	首次发现FOXA1在骨质疏松中的关键作用，并证明其敲低可通过激活ERK1/2通路促进BMSC成骨分化	研究主要基于小鼠模型，临床转化价值需进一步验证	探索FOXA1基因在骨质疏松发病机制中的作用及治疗潜力	人骨髓间充质干细胞(hBMSCs)和卵巢切除小鼠模型	分子生物学	骨质疏松	随机游走算法,GO富集分析,免疫组化,Western blot,qRT-PCR,慢病毒转染,显微CT	NA	基因表达数据,蛋白质表达数据,影像学数据	NA	NA	NA	基因相似性评分,ALP活性,矿物质沉积量,骨密度测量	NA