深度学习在生物医药领域的应用
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当前共找到 43290 篇文献，本页显示第 1501 - 1520 篇。
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1501 | 2026-03-29 |
The BIOPREVENT machine-learning algorithm predicts chronic graft-versus-host disease and mortality risk using posttransplant biomarkers
2026-Feb-16, The Journal of clinical investigation
IF:13.3Q1
DOI:10.1172/JCI195228
PMID:41697751
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研究论文 | 本研究开发了一种名为BIOPREVENT的机器学习算法，利用移植后生物标志物预测慢性移植物抗宿主病和死亡率风险 | 首次结合移植后90/100天测量的7种血浆蛋白和9个临床变量，开发了能够预测cGVHD和非复发死亡率的机器学习算法，并创建了公开可用的R Shiny网络应用程序支持临床使用 | 深度学习模型未表现出优于其他机器学习方法的性能，需要进一步研究探索该算法在指导预防性治疗中的作用 | 开发机器学习算法以改善造血细胞移植后慢性移植物抗宿主病和非复发死亡率的预测准确性 | 1,310名造血细胞移植受者 | 机器学习 | 移植物抗宿主病 | 血浆蛋白测量 | CoxXGBoost, Group SCAD, Adaptive Group Lasso, Random Survival Forests, BART, 深度学习模型 | 临床变量和生物标志物数据 | 1,310名患者，分为训练集和验证集 | R | 贝叶斯加性回归树（BART）被选为最终模型 | 时间依赖性ROC曲线下面积（AUCt），校准曲线 | NA |
| 1502 | 2026-03-29 |
AI accelerate the identification of druggable targets by 3D structures of proteins and compounds
2026-Feb-14, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-026-01310-7
PMID:41691035
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综述 | 本文综述了人工智能在肿瘤药物开发中的应用，特别是在靶点识别、虚拟筛选和从头分子设计方面的进展 | 系统性地总结了AI如何通过预测蛋白质三维结构、评估靶点成药性、加速虚拟筛选和从头药物设计来革新肿瘤药物开发流程 | 讨论了AI药物开发面临的主要挑战，包括数据质量、模型可解释性、计算资源限制以及伦理和监管问题 | 概述人工智能技术在加速肿瘤药物开发，特别是靶点识别和化合物筛选方面的应用与挑战 | 蛋白质三维结构、化合物库、药物-靶点相互作用、分子性质 | 机器学习 | 肿瘤 | 机器学习，深度学习 | 神经网络 | 分子结构数据，蛋白质结构数据，化学库数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1503 | 2026-03-29 |
Kinic index: an artificial intelligence-driven predictive model and multitarget drug discovery framework for hepatocellular carcinoma patients
2026-Feb-14, NPJ precision oncology
IF:6.8Q1
DOI:10.1038/s41698-026-01324-1
PMID:41691080
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研究论文 | 本研究建立了一个名为Kinic指数（KI）的人工智能预测模型，用于肝细胞癌（HCC）患者的风险分层、预后预测和多靶点药物发现 | 首次将异烟酰化（K）修饰与多组学数据整合，通过人工智能模型（KI）对HCC患者进行亚型分类，并结合GraphBAN深度学习和ADMET-AI筛选，优先针对CYP2C9和G6PD进行多靶点药物发现 | 未明确说明模型在外部验证集上的泛化能力，以及候选化合物的体内实验验证结果 | 开发一个AI驱动的预测模型和药物发现框架，以改善肝细胞癌患者的预后和治疗选择 | 肝细胞癌（HCC）患者 | 机器学习 | 肝细胞癌 | 多组学数据整合，单细胞转录组分析，空间转录组分析 | LASSO, RSF, 深度学习 | 多组学数据，转录组数据 | NA | GraphBAN, ADMET-AI | NA | 总体生存率，结合亲和力验证 | NA |
| 1504 | 2026-03-29 |
Computational frameworks for enhanced extracellular vesicle biomarker discovery
2026-Feb, Experimental & molecular medicine
DOI:10.1038/s12276-025-01622-x
PMID:41535547
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综述 | 本文综述了利用人工智能等先进计算框架，整合多源数据资源，以加速细胞外囊泡生物标志物的发现与临床转化 | 提出结合人工智能驱动的蛋白质结构和理化性质预测，优化生物标志物候选物，确保与现有检测系统的兼容性，从而弥合发现与临床应用之间的差距 | NA | 加速细胞外囊泡生物标志物从发现到临床应用的转化，以增强精准医疗 | 细胞外囊泡生物标志物 | 机器学习 | NA | 多组学整合 | 深度学习 | 多组学数据、蛋白质定位数据、组织特异性数据、药物数据、模型系统数据、免疫数据库 | NA | NA | NA | 预测性能、生物学合理性、临床实用性 | NA |
| 1505 | 2026-03-29 |
Identifying a conserved transcriptional signature of drought and salt stress in Arabidopsis thaliana through meta-analysis, consensus network analysis, and deep learning
2026-Feb-01, Genetica
IF:1.3Q4
DOI:10.1007/s10709-026-00261-y
PMID:41620995
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研究论文 | 本研究通过整合元分析、共识网络分析和深度学习，系统识别了拟南芥在干旱和盐胁迫下的保守转录特征和关键调控基因 | 首次将元分析、共识网络分析和深度学习三种方法协同整合，构建了一个新颖的分析框架，用于稳健识别跨胁迫的保守响应基因和核心调控网络 | 研究仅基于拟南芥的转录组数据，结果在作物中的直接应用需要进一步验证；样本量相对有限（64个样本） | 理解植物对非生物胁迫（干旱和盐胁迫）的响应机制，并识别可用于工程化气候韧性作物的关键遗传靶点 | 拟南芥（Arabidopsis thaliana） | 机器学习 | NA | 转录组测序（RNA-seq） | Autoencoder, MLP | 转录组数据 | 64个样本（来自多个研究的干旱和盐胁迫条件数据集） | NA | Autoencoder, MLP | 准确率, AUC | NA |
| 1506 | 2026-03-29 |
Multi-center evaluation of radiomics and deep learning to stratify malignancy risk of IPMNs
2026-Jan-12, Abdominal radiology (New York)
DOI:10.1007/s00261-025-05371-3
PMID:41524987
|
研究论文 | 本研究通过多中心评估，利用放射组学和深度学习技术对IPMNs的恶性风险进行分层 | 首次将放射组学与深度学习融合模型应用于IPMN囊肿级别的恶性风险分层，并在多中心队列中验证其可行性 | 模型性能仍需提升以满足独立临床应用需求，且仅基于T2W和T1W序列 | 开发AI模型以区分IPMNs的高危与低危病变，减少不必要的医疗程序 | IPMN（导管内乳头状黏液性肿瘤）患者 | 医学影像分析 | 胰腺癌 | MRI成像 | 深度学习模型, 放射组学模型 | MRI图像 | 359例T2加权MRI图像，来自七个中心 | NA | NA | AUC, 准确率, 加权Cohen's kappa系数 | NA |
| 1507 | 2026-03-29 |
RNFL Thickness in a Population-Based Cohort: The Canadian Longitudinal Study on Aging M2M (Machine-to-Machine) Study
2026-Jan, American journal of ophthalmology
IF:4.1Q1
DOI:10.1016/j.ajo.2025.09.051
PMID:41052566
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研究论文 | 本研究利用基于深度学习的M2M模型从眼底照片中估计视网膜神经纤维层厚度，并在加拿大老龄化纵向研究的大规模队列中评估了其与年龄、性别、种族及自我报告青光眼等因素的关联 | 首次在基于人群的大型队列研究中应用M2M深度学习模型从眼底照片估计RNFL厚度，验证了该模型在流行病学研究中进行可扩展结构评估的实用性 | 研究为横断面设计，无法确定因果关系；RNFL厚度基于模型预测而非直接OCT测量；依赖自我报告的青光眼诊断可能存在误报 | 评估加拿大老龄化纵向研究队列中与视网膜神经纤维层厚度相关的因素 | 加拿大老龄化纵向研究基线综合队列的参与者，年龄45-85岁 | 数字病理学 | 青光眼 | 眼底摄影，光学相干断层扫描 | 深度学习 | 图像 | 28,114名参与者 | NA | M2M | Pearson相关系数，回归系数 | NA |
| 1508 | 2026-03-29 |
AutoGlom: software tool for segmentation and analysis of magnetic resonance images of the kidney
2026-Jan-01, American journal of physiology. Renal physiology
DOI:10.1152/ajprenal.00325.2025
PMID:41264403
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研究论文 | 本文介绍了一款名为AutoGlom的开源软件工具，该工具集成了人工智能技术，用于肾脏三维磁共振图像的自动分割、分析和可视化 | 开发了首个开源、模块化、可扩展的肾脏MRI分析软件，集成了深度学习分割算法，并引入了新的图像质量指标（肾小球对比度）以提高可靠性，同时设计了3D打印支架实现多肾脏高通量成像 | 当前版本主要专注于形态学分割和量化，尚未扩展到体内研究或其他成像模态 | 开发标准化、可重复的肾脏磁共振图像分析工具，以加速肾脏成像生物标志物的发现 | 小鼠肾脏（离体） | 数字病理学 | 肾脏疾病 | 阳离子铁蛋白增强磁共振成像（CFE-MRI） | 深度学习 | 三维磁共振图像 | 最多可同时成像16个小鼠肾脏 | NA | NA | 肾小球对比度 | NA |
| 1509 | 2026-03-29 |
Comparative Analysis of AI-based Quantification vs. Visual Rating of Enlarged Perivascular Spaces in the MESA Cohort
2025-Dec-15, AJNR. American journal of neuroradiology
DOI:10.3174/ajnr.A9129
PMID:41397892
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研究论文 | 本研究比较了AI量化与视觉评分在评估扩大的血管周围空间（PVS）与血管风险因素及认知表现关联方面的效果 | 首次在MESA队列中系统比较AI自动量化与专家视觉评分在PVS研究中的敏感性，发现AI方法能检测到更多与血管风险因素和认知表现的关联 | 横断面研究设计无法确定因果关系，样本量相对有限（235名参与者），且仅基于单一队列 | 比较AI量化与视觉评分在识别PVS与血管风险因素及认知表现关联方面的差异 | 235名来自多民族动脉粥样硬化研究（MESA）的参与者，均接受脑部MRI检查 | 数字病理学 | 心血管疾病 | 脑部MRI（包括FLAIR序列） | 深度学习算法 | 医学影像（MRI图像） | 235名参与者（男性95人，女性140人；126人自报为黑人） | NA | NA | 回归系数（β），95%置信区间（CI） | NA |
| 1510 | 2026-03-29 |
Consensus Molecular Subtypes (CMS) Classification: a progress towards Subtype-Driven treatments in colorectal cancer
2025-Nov-24, World journal of surgical oncology
IF:2.5Q1
DOI:10.1186/s12957-025-04117-1
PMID:41276825
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综述 | 本文综述了结直肠癌的共识分子亚型（CMS）分类，包括其预后预测价值、识别方法、与免疫治疗等个性化治疗的关联，以及临床应用中面临的挑战 | 系统总结了基于基因表达谱、免疫组化和深度学习图像模型的CMS分类方法，并探讨了单细胞测序等新兴技术如何解决肿瘤内异质性等临床采纳障碍 | 肿瘤内异质性和技术标准化不足阻碍了CMS分类的广泛临床应用 | 回顾CMS分类在结直肠癌预后预测和个性化治疗指导方面的进展与挑战 | 结直肠癌及其共识分子亚型（CMS1-4） | 数字病理学 | 结直肠癌 | 基因表达谱分析, 免疫组化（IHC）, 单细胞RNA测序, 深度学习 | 深度学习模型 | 基因表达数据, 病理图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1511 | 2026-03-29 |
Comparing innovative artificial intelligence algorithms to assess echocardiographic videos for clinical modeling
2025-11, The Journal of thoracic and cardiovascular surgery
IF:4.9Q1
DOI:10.1016/j.jtcvs.2025.01.008
PMID:39842544
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研究论文 | 本研究比较了多种动态深度学习算法，利用超声心动图视频开发预测模型，并评估样本量对性能指标的影响 | 在监督学习和半监督学习框架下，比较了3D CNN、视频视觉Transformer及混合CNN-LSTM模型在不同样本量下的性能，发现半监督学习模型使用未标记数据可达到与仅使用标记数据模型相当的性能 | 研究仅基于特定样本量（200、400、800视频数据集）进行评估，未涵盖更广泛或更小的样本规模，且模型性能可能受数据质量和标注一致性影响 | 开发并比较基于超声心动图视频的预测模型，优化样本量使用以提高性能 | 超声心动图视频数据 | 计算机视觉 | 心血管疾病 | 超声心动图成像 | 3D CNN, 视频视觉Transformer, CNN-LSTM混合模型 | 视频 | 200、400、800视频数据集 | NA | ResNet3D, ResNet+LSTM | 平均绝对误差, 均方根误差 | NA |
| 1512 | 2026-03-29 |
Leveraging learned representations and multitask learning for lysine methylation site discovery
2025-Sep-21, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2025.08.27.672583
PMID:40950037
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研究论文 | 本文提出了一种基于Transformer的深度学习模型MethylSight 2.0，用于预测赖氨酸甲基化位点，并通过质谱实验验证了其有效性 | 利用深度学习最新进展，首次将Transformer架构应用于赖氨酸甲基化位点预测，并结合多任务学习整合其他赖氨酸翻译后修饰信息，实现了最先进的预测精度 | 模型主要针对赖氨酸甲基化位点，对于非组蛋白底物的甲基化机制理解仍有限，且实验验证的样本规模相对较小 | 提高赖氨酸甲基化位点的预测准确性，以促进赖氨酸甲基组图谱的绘制和癌症药物靶点的识别 | 蛋白质中的赖氨酸甲基化位点，特别是非组蛋白底物 | 自然语言处理 | 癌症 | 质谱实验 | Transformer | 序列数据 | NA | NA | Transformer | 准确性 | NA |
| 1513 | 2026-03-29 |
Multi-center evaluation of radiomics and deep learning to stratify malignancy risk of IPMNs
2025-May-30, Research square
DOI:10.21203/rs.3.rs-6622868/v1
PMID:40502758
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研究论文 | 本研究通过多中心评估，利用放射组学和深度学习技术对IPMNs的恶性风险进行分层 | 首次在IPMN的囊肿级别恶性风险分层中探索并融合了放射组学和深度学习特征，并在多中心队列中验证了其可行性 | 模型性能仍需提升才能独立应用于临床，且样本量相对有限 | 评估AI在预测IPMN异型增生等级方面的可行性，以改善诊断准确性并减少不必要的手术干预 | IPMNs（胰腺导管内乳头状黏液性肿瘤）的囊肿 | 计算机视觉 | 胰腺癌 | T2W MRI成像 | 深度学习模型 | 图像 | 359个T2W MRI图像，来自七个中心 | NA | 2D和3D放射组学模型、深度学习模型、放射组学-深度学习融合模型 | AUC | NA |
| 1514 | 2026-03-29 |
Characterizing multivariate regional hubs for schizophrenia classification, sex differences, and brain age estimation using explainable AI
2025-Mar-04, medRxiv : the preprint server for health sciences
DOI:10.1101/2025.02.28.25323105
PMID:40093221
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研究论文 | 本研究利用结构MRI、人口统计学数据和可解释人工智能，探索精神分裂症分类、性别差异及大脑年龄的多变量区域模式 | 整合深度学习模型与SHAP可解释性方法，识别与精神分裂症、性别差异及大脑年龄相关的个性化多变量脑区模式 | 未明确说明样本的具体来源、数据预处理细节或模型泛化能力的验证 | 通过可解释AI方法，研究精神分裂症分类、性别差异及大脑年龄预测中的多变量脑区模式 | 精神分裂症患者及健康对照者的结构MRI数据和人口统计学信息 | 机器学习 | 精神分裂症 | 结构MRI | 深度学习神经网络, 支持向量机, K近邻, Lasso回归, 岭回归, 支持向量回归 | 图像, 人口统计学数据 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1515 | 2026-03-29 |
ChromaFold predicts the 3D contact map from single-cell chromatin accessibility
2024-11-01, Nature communications
IF:14.7Q1
DOI:10.1038/s41467-024-53628-0
PMID:39487131
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研究论文 | 本文介绍了ChromaFold，一种深度学习模型，能够仅从单细胞ATAC测序数据预测3D接触图谱和调控相互作用 | ChromaFold是首个仅使用单细胞ATAC测序数据预测3D接触图谱的模型，无需Hi-C或ChIP-seq数据，实现了在有限细胞数下的高分辨率预测 | 模型训练依赖于配对的scATAC-seq和Hi-C数据，可能受限于数据可用性和质量 | 预测细胞类型特异性的3D染色质相互作用，以解析基因调控和解释疾病相关的非编码变异 | 人类和小鼠样本中的单细胞染色质可及性数据 | 计算生物学 | NA | 单细胞ATAC测序（scATAC-seq），Hi-C | 深度学习模型 | 染色质可及性数据，CTCF基序轨迹 | 人类和小鼠的多种测试细胞类型 | NA | 轻量级架构 | 准确性 | 标准GPU |
| 1516 | 2026-03-29 |
AmyloidPETNet: Classification of Amyloid Positivity in Brain PET Imaging Using End-to-End Deep Learning
2024-06, Radiology
IF:12.1Q1
DOI:10.1148/radiol.231442
PMID:38860897
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研究论文 | 本研究开发了一个名为AmyloidPETNet的端到端深度学习模型，用于对最小化处理的脑部PET扫描进行淀粉样蛋白阳性或阴性的自动分类 | 该模型无需依赖经验丰富的放射科医生或结构MRI，可直接对最小化处理的PET扫描进行端到端分类，并在不同示踪剂和独立数据集上表现出良好的泛化能力 | 本研究为回顾性研究，模型性能在主要为模棱两可的病例样本上与医生的一致性仅为一般水平 | 开发一个深度学习模型，用于自动、准确地分类脑部PET扫描的淀粉样蛋白状态，并评估其在不同数据集和示踪剂上的性能 | 脑部PET扫描图像 | 数字病理学 | 阿尔茨海默病 | PET成像 | 深度学习模型 | 图像 | 8476次PET扫描（6722名患者），训练集1538次扫描（766名患者），验证集205次扫描（95名患者），内部测试集184次扫描（95名患者） | NA | AmyloidPETNet | AUC, 其他性能指标, Cohen κ | NA |
| 1517 | 2026-03-29 |
Graph Structured Neural Networks for Perturbation Biology
2024-Feb-29, bioRxiv : the preprint server for biology
DOI:10.1101/2024.02.28.582164
PMID:38464019
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研究论文 | 本文提出了一种称为图结构化神经网络（GSNN）的新方法，用于扰动生物学中的计算建模，以更准确地预测分子相互作用和细胞反应 | 提出了一种替代传统图神经网络（GNN）的GSNN方法，通过将细胞信号知识编码为图数据结构，为深度学习添加归纳偏置，从而鼓励更具机制性的预测逻辑 | 方法需要进一步精炼才能产生适用于临床决策辅助的可信药物反应模型 | 开发能够更准确捕获分子相互作用序列并支持精准医学实现的扰动生物学计算模型 | 分子元素与细胞反应之间的关系，特别是药物扰动下的基因表达、细胞活力和疾病特异性药物优先排序 | 机器学习 | NA | NA | GSNN | 图数据 | 使用LINCS L1000数据集和文献整理的分子相互作用数据 | NA | 图结构化神经网络 | NA | NA |
| 1518 | 2026-03-29 |
Direct Observation and Automated Measurement of Stomatal Responses to Pseudomonas syringae pv. tomato DC3000 in Arabidopsis thaliana
2024-02-09, Journal of visualized experiments : JoVE
DOI:10.3791/66112
PMID:38407316
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研究论文 | 本文介绍了一种评估拟南芥气孔对细菌入侵反应的新方法，包括喷雾接种、便携式成像设备直接观察和基于深度学习的图像分析管道自动测量气孔孔径 | 结合便携式成像设备和深度学习图像分析管道，实现了在植物不离体条件下直接观察和自动测量气孔对细菌入侵的动态响应，更贴近自然感染过程 | 方法目前仅应用于拟南芥，可能不适用于其他植物物种；便携式设备的分辨率和适用性可能有限 | 开发一种更简便、更贴近自然条件的方法来评估植物气孔对病原细菌入侵的响应 | 拟南芥（Arabidopsis thaliana）的气孔及其对Pseudomonas syringae pv. tomato DC3000（Pto）入侵的反应 | 植物病理学与计算机视觉交叉 | 植物细菌性病害 | 喷雾接种、便携式成像设备观察、深度学习图像分析 | 深度学习模型 | 图像 | NA | NA | NA | NA | NA |
| 1519 | 2026-03-29 |
MKMR: a multi-kernel machine regression model to predict health outcomes using human microbiome data
2023-05-19, Briefings in bioinformatics
IF:6.8Q1
DOI:10.1093/bib/bbad158
PMID:37099694
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研究论文 | 本文提出了一种多核机器回归模型，用于利用人类微生物组数据预测健康结果 | 首次开发了能够同时利用多种微生物组信号形式（如丰度、存在/缺失、系统发育关系）的预测模型 | 未明确说明模型在更广泛数据集或不同疾病类型中的泛化能力 | 开发一个预测模型，以利用人类微生物组数据预测健康结果 | 人类微生物组数据，包括喉咙和肠道微生物组 | 机器学习 | NA | 微生物组测序 | 多核机器回归 | 微生物组丰度数据、存在/缺失数据 | NA | NA | 多核机器回归 | 预测性能 | NA |
| 1520 | 2026-03-29 |
Prediction of postoperative infection in elderly using deep learning-based analysis: an observational cohort study
2023-Mar, Aging clinical and experimental research
IF:3.4Q2
DOI:10.1007/s40520-022-02325-3
PMID:36598653
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研究论文 | 本研究旨在开发和验证基于深度学习的模型，用于预测老年患者术后感染风险 | 首次在老年患者中应用深度学习模型整合围手术期风险因素进行术后感染预测 | 研究为观察性队列设计，样本量有限（2014例），且未在外部验证集中测试模型泛化能力 | 开发并验证深度学习模型以预测老年患者术后感染 | 2014年4月至6月期间中国28家医院接受择期手术的2014名老年患者 | 机器学习 | 老年疾病 | NA | 深度学习模型 | 临床特征数据 | 2014名老年患者（训练集1510例，验证集504例） | NA | NA | AUC, 敏感性, 特异性 | NA |