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
14821	2025-10-07	Depression diagnosis: EEG-based cognitive biomarkers and machine learning 2025-02-26, Behavioural brain research IF:2.6Q3 DOI:10.1016/j.bbr.2024.115325 PMID:39515528	综述	探讨基于EEG的认知生物标志物和机器学习在抑郁症诊断中的应用	整合EEG生物标志物与机器学习方法，强调其在优化个性化治疗方案和提高诊断准确性方面的潜力	NA	研究抑郁症诊断的新兴生物标志物和计算方法	抑郁症患者和EEG数据	机器学习	抑郁症	EEG	机器学习,深度学习	EEG数据	NA	NA	NA	诊断准确性	NA
14822	2025-10-07	Semantic Segmentation of TB in Chest X-rays: a New Dataset and Generalization Evaluation 2025-Feb, Proceedings of SPIE--the International Society for Optical Engineering DOI:10.1117/12.3047222 PMID:40224922	研究论文	本文提出一个新的肺结核胸部X光分割数据集，并评估多种语义分割模型在肺结核检测任务中的泛化性能	创建了TB-Portals SIFT数据集（包含6,328张图像和10,435个伪标签病灶实例），并首次系统评估了UNet和YOLOv8-seg架构在肺结核分割任务中的表现，证明了基于分割的方法比传统分类器具有更好的泛化能力	数据集使用伪标签而非专家手动标注，可能包含标注误差；模型泛化能力评估仅限于相关任务	开发能够实现肺结核病灶语义分割的深度学习模型，提高肺结核自动诊断的可解释性和泛化能力	胸部X光图像中的肺结核病灶	计算机视觉	肺结核	胸部X光成像	CNN, 语义分割模型	医学图像	6,328张胸部X光图像，包含10,435个伪标签病灶实例	PyTorch	UNet, nnUNet, YOLOv8-seg, DenseNet121	分割性能指标，分类准确率，目标检测性能	NA
14823	2025-10-07	Residue-Level Multiview Deep Learning for ATP Binding Site Prediction and Applications in Kinase Inhibitors 2025-01-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01255 PMID:39690486	研究论文	开发了一种结合一维序列和三维结构信息的多视图深度学习模型，用于精确预测ATP结合位点并应用于激酶抑制剂研究	提出了Multiview-ATPBind端到端深度学习模型和ResiBoost残基级提升算法，解决了传统方法依赖耗时预计算特征和数据不平衡问题	未明确说明模型在其他类型蛋白结合位点预测中的泛化能力	开发准确预测ATP结合位点的方法并应用于药物发现	蛋白质ATP结合位点、激酶抑制剂（如伊马替尼和达沙替尼）	生物信息学, 深度学习	癌症	深度学习, 分子对接模拟	深度学习模型	一维序列数据, 三维结构数据	基准数据集	NA	Multiview-ATPBind	平衡指标	NA
14824	2025-10-07	MGT: Machine Learning Accelerates Performance Prediction of Alloy Catalytic Materials 2025-01-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01065 PMID:39698829	研究论文	提出一种基于掩码图变换器的机器学习方法，用于预测合金催化材料在析氢反应中的吸附能	通过掩码图变换器网络分别处理完整分子图和忽略固定原子的掩码图，增强对催化反应关键位点的识别能力；引入非线性消息传递机制改进Transformer的点积注意力，通过深度张量积整合分子几何信息	仅在OC20-Ni小数据集上进行验证，需要更多数据验证泛化能力	提高合金催化材料吸附能预测的准确性	合金催化材料在析氢反应中的吸附能	机器学习	NA	深度学习	Transformer, MPNN	分子图数据	OC20-Ni小数据集	PyTorch	Masked Graph Transformer (MGT), NLMP-TransNet	误差率(eV)	NA
14825	2025-10-07	Deep Learning-Driven Insights into Enzyme-Substrate Interaction Discovery 2025-01-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01801 PMID:39721977	研究论文	开发了一种名为MEI的机器学习框架，用于高精度预测分子与酶之间的相互作用	通过分层神经网络中的先进注意力机制，将原子环境数据与氨基酸序列特征无缝结合	NA	准确预测特定酶的分子底物，特别是针对新型实体	酶与分子间的相互作用	机器学习	NA	机器学习	分层神经网络	酶促反应数据、酶序列数据	包含广泛酶促反应和酶序列信息的综合数据集	NA	具有注意力机制的分层神经网络	预测准确率, AUROC	NA
14826	2025-10-07	Evaluations of the Perturbation Resistance of the Deep-Learning-Based Ligand Conformation Optimization Algorithm 2025-01-13, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c01096 PMID:39724561	研究论文	评估基于深度学习的配体构象优化算法DeepRMSD+Vina对输入扰动的抵抗能力	首次系统评估深度学习构象优化算法对输入结构扰动的鲁棒性，并揭示其物理启发的神经网络设计优势	对大扰动（RMSD 3-4 Å）的成功率显著下降至11%	评估深度学习配体构象优化算法的鲁棒性和可靠性	蛋白质-配体复合物结构	机器学习	NA	深度学习构象优化	深度学习神经网络	分子结构数据	多种蛋白质-配体案例	NA	DeepRMSD+Vina	成功率, RMSD	NA
14827	2025-10-07	Robust soybean seed yield estimation using high-throughput ground robot videos 2025, Frontiers in plant science IF:4.1Q1 DOI:10.3389/fpls.2025.1554193 PMID:40230608	研究论文	提出一种基于地面机器人和深度学习的大豆种子产量估算新方法	结合鱼眼图像校正和随机传感器效应的数据增强技术，提高种子计数和产量估算架构的准确性和泛化能力	仅基于两年数据验证（2021年8500个地块和2023年650个地块），需要更多年份数据验证长期稳定性	开发高效准确的大豆产量估算方法以替代传统劳动力密集型方法	大豆种植地块	计算机视觉	NA	计算机视觉，深度学习	深度学习框架	视频，图像	2021年8500个地块，2023年650个地块	NA	P2PNet-Yield（包含特征提取模块和产量回归模块）	基因型排名准确率	NA
14828	2025-10-07	A weakly supervised deep learning framework for automated PD-L1 expression analysis in lung cancer 2025, Frontiers in immunology IF:5.7Q1 DOI:10.3389/fimmu.2025.1540087 PMID:40230846	研究论文	开发了一种基于弱监督深度学习的自动化PD-L1表达分析框架，用于肺癌免疫治疗评估	创新性地开发了多示例学习框架MiLT，显著减少对细胞级标注的需求，同时保持高准确性	需要在前瞻性临床试验中进一步验证	开发可靠的人工智能工具来标准化PD-L1表达评估，改善肺癌免疫治疗患者选择	肺癌患者的全玻片图像	数字病理学	肺癌	全玻片图像分析	多示例学习	图像	内部和外部队列验证	NA	MiLT	组内相关系数	NA
14829	2025-10-07	Unlocking chickpea flour potential: AI-powered prediction for quality assessment and compositional characterisation 2025, Current research in food science IF:6.2Q1 DOI:10.1016/j.crfs.2025.101030 PMID:40231315	研究论文	本研究探索将深度学习模型与近红外光谱技术相结合，用于鹰嘴豆粉质量评估和成分表征	首次将多种先进深度学习模型（CNN、ViT、GCN）应用于鹰嘴豆粉质量评估，并与传统PLSR方法进行对比	数据集规模有限，可能影响模型的泛化能力	提高鹰嘴豆粉质量评估的准确性和效率	136种不同品种的鹰嘴豆粉	机器学习	NA	近红外光谱技术	CNN, Vision Transformer, Graph Convolutional Network	光谱数据	136个鹰嘴豆品种	NA	CNN, Vision Transformer, Graph Convolutional Network	预测准确性	NA
14830	2025-10-07	Deep learning enabled integration of tumor microenvironment microbial profiles and host gene expressions for interpretable survival subtyping in diverse types of cancers 2024-Dec-17, mSystems IF:5.0Q1 DOI:10.1128/msystems.01395-24 PMID:39565103	研究论文	开发基于自编码器的深度学习框架ASD-cancer，整合肿瘤微环境微生物特征和宿主基因表达数据，实现可解释的癌症生存亚型分型	首次提出半监督深度学习框架同时分析肿瘤微生物组和转录组数据，识别生存相关亚型并揭示微生物-宿主基因相互作用机制	研究依赖于TCGA数据库的样本数据，需要进一步实验验证	解析肿瘤微生物组与宿主基因表达的复杂关系及其对患者生存的联合影响	20种癌症类型的肿瘤组织样本	机器学习	多种癌症	RNA测序，微生物组分析	自编码器	微生物组数据，基因表达数据	TCGA数据库中20种癌症类型的组织样本	NA	自编码器	log-rank检验	NA
14831	2025-10-07	Binding and sensing diverse small molecules using shape-complementary pseudocycles 2024-07-19, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adn3780 PMID:39024436	研究论文	本文提出了一种利用深度学习生成形状互补假环结构来设计高亲和力小分子结合蛋白的方法	采用深度学习生成具有不同形状结合口袋的假环结构，能够结合多样化的极性及柔性小分子	NA	开发能够高亲和力结合小分子并应用于传感系统的蛋白质设计方法	小分子结合蛋白的设计与优化	机器学习	NA	深度学习，分子对接，实验筛选	深度学习模型	分子结构数据	针对四种不同小分子（包括甲氨蝶呤和甲状腺素）设计结合蛋白	NA	NA	结合亲和力	NA
14832	2025-10-07	Medical forecasting 2024-05-24, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adp7977 PMID:38781357	评论	本文通过类比气象预测领域的AI突破，探讨AI在医疗预测领域的应用前景与挑战	提出将气象预测领域GraphCast模型的成功经验迁移到医疗预测领域的概念，强调建立医疗预测金标准的必要性	尚未建立医疗预测的金标准系统，具体实施方法和验证体系有待开发	探索AI技术在医疗预测领域的应用潜力，推动个体化疾病风险预测	个体患者的疾病风险预测	机器学习	NA	深度学习	图神经网络	NA	NA	NA	GraphCast	准确率	NA
14833	2025-10-07	Whole-body magnetic resonance imaging at 0.05 Tesla 2024-05-10, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adm7168 PMID:38723062	研究论文	开发了一种使用0.05特斯拉永磁体和深度学习技术的全身磁共振成像扫描仪	采用0.05特斯拉永磁体结合深度学习消除电磁干扰，无需射频和磁屏蔽，仅需标准壁装电源插座即可运行	NA	开发经济实惠的超低场磁共振成像扫描仪以满足全球不同医疗环境的临床需求	全身磁共振成像	医学影像	NA	磁共振成像, 深度学习	深度学习	磁共振图像	NA	NA	NA	NA	NA
14834	2025-10-07	Sequence basis of transcription initiation in the human genome 2024-04-26, Science (New York, N.Y.) DOI:10.1126/science.adj0116 PMID:38662817	研究论文	通过深度学习可解释模型Puffin预测人类基因组中转录起始的序列基础	开发了名为Puffin的可解释深度学习模型，首次在碱基对分辨率上系统揭示人类启动子转录起始的简单序列规则	NA	揭示人类基因组中转录起始的序列基础	人类基因组启动子区域	生物信息学	NA	深度学习	深度学习模型	基因组序列数据	NA	NA	Puffin	NA	NA
14835	2025-10-07	Development and Validation of an Automated Classification System for Osteonecrosis of the Femoral Head Using Deep Learning Approach: A Multicenter Study 2024-02, The Journal of arthroplasty IF:3.4Q1 DOI:10.1016/j.arth.2023.08.018 PMID:37572719	研究论文	开发并验证基于深度学习的股骨头坏死自动分类系统	首次采用多中心数据开发卷积神经网络模型实现股骨头坏死的自动分类和坏死区域定位	回顾性研究设计，样本来源仅限于4家机构	通过深度学习技术对股骨头坏死进行准确分类	股骨头坏死患者的磁共振影像	计算机视觉	股骨头坏死	磁共振成像	CNN	图像	1,806张中冠状位磁共振图像（来自1,337个髋关节），其中1,472张用于模型开发，334张用于外部验证	NA	卷积神经网络	准确率, AUC, 精确率, 召回率, F值	NA
14836	2025-10-07	Multiple-instance learning of somatic mutations for the classification of tumour type and the prediction of microsatellite status 2024-01, Nature biomedical engineering IF:26.8Q1 DOI:10.1038/s41551-023-01120-3 PMID:37919367	研究论文	提出一种基于多示例学习的深度学习模型，通过体细胞突变数据分类肿瘤类型和预测微卫星状态	使用弱监督端到端多示例学习模型，通过多头注意力机制编码和聚合体细胞突变的局部序列背景或基因组位置，增强模型可解释性	NA	利用基因组数据改进肿瘤类型分类和微卫星状态预测性能	体细胞突变数据	机器学习	肿瘤	基因组测序	多示例学习, 深度学习	基因组数据	NA	NA	多头注意力机制	准确率, 分类性能	NA
14837	2025-10-07	De novo design of diverse small molecule binders and sensors using Shape Complementary Pseudocycles 2023-Dec-21, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.20.572602 PMID:38187589	研究论文	提出一种结合深度学习和能量优化的方法，设计能够高亲和力结合并传感小分子的蛋白质	首次开发出能够设计结合极性柔性小分子（如甲氨蝶呤和甲状腺素）的高形状互补性结合蛋白，并实现直接从计算机设计到纳米级亲和力的突破	方法主要针对小分子设计，对于更大或更复杂分子的适用性尚未验证	开发通用方法设计能够结合和传感任意小分子的蛋白质	小分子结合蛋白和传感器	机器学习	NA	深度学习，能量优化，X射线晶体学	深度学习模型	分子结构数据	四种不同小分子（包括甲氨蝶呤和甲状腺素）	NA	NA	结合亲和力（纳摩尔级），晶体结构相似度	NA
14838	2025-10-07	Form follows function: Nuclear morphology as a quantifiable predictor of cellular senescence 2023-12, Aging cell IF:8.0Q1 DOI:10.1111/acel.14012 PMID:37845808	研究论文	本研究探讨核形态作为细胞衰老量化预测指标的有效性	首次系统证实核形态可作为衰老的预测性生物标志物，并揭示细胞核在驱动衰老表型中的主动作用	未明确说明研究涉及的细胞类型和物种的具体数量	验证核形态特征对细胞衰老状态的预测能力	体外和体内的多种细胞类型和物种	数字病理学	老年性疾病	定量成像分析	深度学习算法	图像	NA	NA	NA	准确率	NA
14839	2025-10-07	Sequence basis of transcription initiation in human genome 2023-Jun-29, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.06.27.546584 PMID:37425823	研究论文	通过深度学习可解释建模方法在碱基对分辨率水平揭示人类基因组转录起始的序列基础	首次在碱基对分辨率水平系统解释人类启动子功能，发现多个未被表征的位置特异性效应模式	NA	解析人类基因组中转录起始的序列决定规则	人类启动子序列、241种哺乳动物基因组、小鼠转录起始位点数据	机器学习	NA	深度学习可解释建模、实验扰动验证	深度学习	基因组序列数据、转录起始位点数据	241种哺乳动物基因组	NA	NA	NA	NA
14840	2025-10-07	Massively parallel characterization of psychiatric disorder-associated and cell-type-specific regulatory elements in the developing human cortex 2023-Feb-16, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.02.15.528663 PMID:36824845	研究论文	通过大规模并行报告基因检测系统分析人类发育期大脑皮层中的基因调控元件及其与精神疾病的关联	首次在人类原代细胞和脑类器官中系统评估了超过10万个调控序列的功能活性，并利用深度学习解析增强子活性的序列基础和上游调控因子	研究主要聚焦于发育期大脑皮层，未涵盖其他脑区或发育阶段	建立人类神经元发育过程中功能性基因调控元件和变异的全面目录	人类中期妊娠皮层原代细胞和脑类器官	计算生物学	精神疾病	大规模并行报告基因检测(MPRA), 深度学习	深度学习模型	基因组序列数据, 表观遗传数据	102,767个调控序列	NA	NA	增强子活性显著性变化	NA