深度学习在生物医药领域中的应用

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
1641	2025-07-16	Single Cell Spatial Transcriptomics Reveals Immunotherapy-Driven Bone Marrow Niche Remodeling in AML 2025-Jan-27, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.01.24.634753 PMID:39975227	研究论文	该研究利用单细胞空间转录组学技术，揭示了免疫治疗驱动的急性髓系白血病（AML）骨髓微环境重塑	结合单细胞RNA测序数据和单细胞分辨率空间转录组数据，克服了测序深度限制，精确量化了细胞间距离，揭示了免疫治疗后白血病细胞与免疫细胞间的互作变化	研究样本局限于难治性或复发性AML患者，可能无法推广到其他类型的白血病	探究免疫检查点抑制剂联合低甲基化药物治疗难治性或复发性AML时，骨髓微环境中白血病细胞与免疫细胞的时空互作	难治性或复发性AML患者的骨髓样本	数字病理学	急性髓系白血病	单细胞RNA测序、空间转录组学	深度学习模型	转录组数据、图像数据	难治性或复发性AML患者的骨髓样本（具体数量未明确说明）
1642	2025-07-16	Venomics AI: a computational exploration of global venoms for antibiotic discovery 2024-Dec-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.12.17.628923 PMID:39764027	研究论文	本研究利用机器学习和深度学习技术从全球毒液数据集中挖掘潜在的抗菌肽，以应对抗生素耐药性问题	首次将深度学习模型APEX应用于毒液衍生肽的抗菌活性预测，发现了386种结构功能新颖的抗菌肽候选物	实验验证阶段仅测试了58种候选肽中的53种，样本量相对有限	开发新型抗生素以解决日益严重的抗生素耐药性问题	毒液蛋白质及其衍生的加密肽(VEPs)	机器学习	细菌感染	深度学习	APEX(结合肽序列编码器和神经网络的深度学习模型)	蛋白质序列数据	16,123种毒液蛋白质生成的40,626,260个VEPs，其中58个进入实验验证
1643	2025-07-16	ANTIPASTI: Interpretable prediction of antibody binding affinity exploiting normal modes and deep learning 2024-12-05, Structure (London, England : 1993) DOI:10.1016/j.str.2024.10.001 PMID:39461331	研究论文	提出了一种名为ANTIPASTI的卷积神经网络模型，用于预测抗体结合亲和力，并利用弹性网络模型生成的正常模式相关图作为输入	ANTIPASTI模型在预测抗体结合亲和力方面达到了最先进的性能，并且其学习到的表示具有可解释性，能够揭示针对相同抗原类型的抗体之间的结合模式相似性	NA	预测抗体结合亲和力，以增强对免疫反应的理解并改进抗体在研究和治疗工具中的应用	抗体-抗原结构	机器学习	NA	弹性网络模型	CNN	结构数据	NA
1644	2025-07-16	GeoNet enables the accurate prediction of protein-ligand binding sites through interpretable geometric deep learning 2024-12-05, Structure (London, England : 1993) DOI:10.1016/j.str.2024.10.011 PMID:39488202	研究论文	GeoNet通过可解释的几何深度学习模型准确预测蛋白质-配体结合位点	引入无坐标几何表示来表征局部残基分布，并生成特征空间来描述局部交互生物物理环境，同时捕获残基空间分布和交互生物物理环境信息	未提及具体的数据集规模限制或模型泛化能力的局限性	准确预测DNA、RNA和蛋白质结合位点，以理解蛋白质在体内的功能	蛋白质结合残基	机器学习	NA	几何深度学习	GeoNet	蛋白质结构数据	NA
1645	2025-07-16	Predicting protein interactions of the kinase Lck critical to T cell modulation 2024-11-07, Structure (London, England : 1993) DOI:10.1016/j.str.2024.09.010 PMID:39368461	research paper	利用深度学习预测与T细胞调节关键激酶Lck相关的蛋白质相互作用	使用AF2Complex深度学习方法预测Lck的蛋白质相互作用，揭示了Lck与特定蛋白质如棕榈酰转移酶和CD45的新型相互作用机制	研究仅针对约1,000种免疫相关蛋白进行筛选，可能未涵盖所有潜在相互作用	探索T细胞调节中关键激酶Lck的蛋白质相互作用及其分子机制	非受体酪氨酸蛋白激酶Lck及其相互作用蛋白	生物信息学	免疫相关疾病	AF2Complex	深度学习	蛋白质序列和结构数据	约1,000种免疫相关蛋白
1646	2025-07-16	ARID3C Acts as a Regulator of Monocyte-to-Macrophage Differentiation Interacting with NPM1 2024-08-02, Journal of proteome research IF:3.8Q1 DOI:10.1021/acs.jproteome.3c00509 PMID:38231884	研究论文	本研究揭示了ARID3C通过与NPM1相互作用，调控单核细胞向巨噬细胞分化的分子机制	首次发现ARID3C作为转录因子调控单核细胞分化，并阐明其与NPM1相互作用的分子机制	未在动物模型中验证ARID3C-NPM1互作的生理功能	阐明ARID3C的生物学功能及其在单核细胞分化中的作用机制	ARID3C蛋白及其互作蛋白NPM1	分子生物学	NA	LC-MS/MS, 深度学习, AlphaFold2预测	深度学习	蛋白质互作数据	NA
1647	2025-07-16	Deep learning-based NT-proBNP prediction from the ECG for risk assessment in the community 2024-03-25, Clinical chemistry and laboratory medicine IF:3.8Q1 DOI:10.1515/cclm-2023-0743 PMID:37982681	research paper	该研究开发了一种基于深度学习的模型，通过心电图预测血清NT-proBNP水平，以识别心血管疾病风险个体	首次使用深度学习模型从心电图预测NT-proBNP水平，为心血管疾病风险筛查提供了一种高效方法	研究仅基于特定人群队列，可能无法完全推广到其他人群	开发一种高效的心血管疾病风险识别方法	社区人群的心电图数据和NT-proBNP水平	machine learning	cardiovascular disease	深度学习	CNN	ECG数据	HCHS队列8,253人，SHIP-START队列3,002人，SHIP-TREND队列3,819人
1648	2025-07-16	Identification of Neural Crest and Neural Crest-Derived Cancer Cell Invasion and Migration Genes Using High-throughput Screening and Deep Attention Networks 2024-Mar-10, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2024.03.07.583913 PMID:38496683	研究论文	通过高通量筛选和深度注意力网络识别神经嵴及神经嵴来源的癌细胞侵袭和迁移基因	结合高通量siRNA筛选与深度学习注意力网络分析，快速筛选出对黑色素瘤细胞侵袭至关重要的基因子集	研究仅针对c8161黑色素瘤细胞和HT1080纤维肉瘤细胞，未涵盖其他癌症类型	识别神经嵴及神经嵴来源癌细胞侵袭和迁移的关键基因	神经嵴细胞、c8161黑色素瘤细胞、HT1080纤维肉瘤细胞	机器学习	黑色素瘤	高通量siRNA筛选、深度学习注意力网络分析	深度注意力网络	基因表达数据	45个基因面板中的14个基因在c8161黑色素瘤细胞中被验证
1649	2025-07-16	Improved Peptide Docking with Privileged Knowledge Distillation using Deep Learning 2023-Dec-04, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2023.12.01.569671 PMID:38106114	研究论文	本文提出了一种名为DistPepFold的深度学习方法，通过特权知识蒸馏改进蛋白质-肽复合物对接	利用基于AlphaFold-Multimer的架构，通过特权知识蒸馏方法提升蛋白质-肽对接性能	需要进一步验证在更广泛数据集上的性能	改进蛋白质-肽复合物的对接预测精度	蛋白质-肽相互作用	结构生物学	NA	深度学习	AlphaFold-Multimer (AFM), DistPepFold	蛋白质-肽复合物结构数据	两个蛋白质-肽复合物数据集
1650	2025-07-15	Mild to moderate COPD, vitamin D deficiency, and longitudinal bone loss: the Multi-ethnic Study of Atherosclerosis 2025-Oct, Bone IF:3.5Q2 DOI:10.1016/j.bone.2025.117550 PMID:40449861	研究论文	本研究探讨了轻度至中度慢性阻塞性肺疾病（COPD）与维生素D缺乏对纵向骨密度（BMD）下降的影响	首次在轻度至中度COPD患者中研究了维生素D缺乏与骨密度下降的关系，并发现维生素D缺乏在COPD患者骨密度下降中起关键作用	研究样本量相对较小，且仅关注了胸椎骨密度，未评估其他骨骼部位	探究轻度至中度COPD患者中维生素D缺乏与骨密度下降的关系	1226名来自多种族动脉粥样硬化研究的参与者，其中173名患有轻度至中度COPD	医学研究	慢性阻塞性肺疾病（COPD）	胸部CT扫描和深度学习算法	深度学习算法	医学影像数据	1226名参与者（173名轻度至中度COPD患者，1053名非COPD患者）
1651	2025-07-15	NeuroCL: A deep learning approach for identifying neuropeptides based on contrastive learning 2025-Oct, Analytical biochemistry IF:2.6Q2 DOI:10.1016/j.ab.2025.115920 PMID:40466845	研究论文	本文提出了一种基于对比学习的深度学习方法NeuroCL，用于高效识别神经肽	NeuroCL利用对比学习和交叉注意力机制，有效捕获数据细微差别，提升神经肽识别的准确性和特征连接	未提及具体的数据集规模或模型在不同数据集上的泛化能力	开发一种高效识别神经肽的深度学习方法，以促进相关疾病的早期诊断和靶向治疗	神经肽（NPs）	机器学习	NA	对比学习、交叉注意力机制	深度学习模型	生物分子数据	未提及具体样本数量
1652	2025-07-15	Introducing societal issues in an upper level STEM course increases student engagement and knowledge transfer 2025-Sep, Developmental biology IF:2.5Q2 DOI:10.1016/j.ydbio.2025.05.029 PMID:40456506	研究论文	本文探讨了在高级STEM课程中引入社会问题如何提高学生的参与度和知识迁移能力	提出了一个三步框架，将生殖权利等社会正义问题融入发育生物学课程，以增强学生的科学内容知识和科学传播技能	研究仅针对一门高级发育生物学课程，样本可能不具有广泛代表性	探索通过社会问题提高STEM学生学习效果的方法	高级发育生物学课程的学生	教育研究	NA	NA	NA	NA	未明确说明具体样本量，仅提及一门课程的学生
1653	2025-07-15	Expanding point cloud statistical shape model applications: Generalized vascular modeling for population-level hemodynamic simulations 2025-09, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.108924 PMID:40592009	研究论文	提出一种结合点云统计形状建模和HDBSCAN聚类的新工作流程，用于高效表征颈内动脉的几何形状并分析其血流模式	提出Tier-2工作流程，整合点云统计形状建模与HDBSCAN聚类，显著提升血流动力学模拟的准确性和效率	研究主要关注颈内动脉，未验证在其他血管的适用性	开发一种高效准确的方法，用于群体水平的血流动力学研究	颈内动脉的几何形状和血流模式	数字病理学	心血管疾病	点云统计形状建模(Pcd-SSM), HDBSCAN聚类, 计算流体动力学(CFD)	PCA, 深度学习Pcd-SSM	时间飞跃磁共振血管成像(TOF-MRA)数据	229例颈内动脉(171例正常，58例有30-50%狭窄)
1654	2025-07-15	Monitoring kidney microanatomy during ischemia-reperfusion using ANFIS optimized CNN 2025-Aug, International urology and nephrology IF:1.8Q3 DOI:10.1007/s11255-025-04449-7 PMID:40100537	研究论文	该研究提出了一种基于自适应神经模糊推理系统优化的Resnet50卷积神经网络（ANFIS-CNN）方法，用于监测肾脏疾病	结合ANFIS和Resnet50优化CNN，提高了肾脏疾病分类的准确率、召回率和精确度	研究仅使用了标准数据库中的OCT图像，未涉及实际临床数据的验证	提高肾脏疾病监测的图像识别性能	肾脏微解剖结构	数字病理学	肾脏疾病	光学相干断层扫描（OCT）	ANFIS-Resnet50优化CNN	图像	NA
1655	2025-07-15	AI in Orthopedic Research: A Comprehensive Review 2025-Aug, Journal of orthopaedic research : official publication of the Orthopaedic Research Society IF:2.1Q2 DOI:10.1002/jor.26109 PMID:40415515	review	本文全面回顾了人工智能在骨科研究和临床实践中的应用及其影响	深入探讨了AI在骨折检测、骨关节炎分级及病理识别中的最新进展，并展望了AI在机器人、增强现实等新兴领域的应用潜力	面临数据异质性、算法偏见、模型'黑箱'问题以及稳健验证不足等挑战	整合AI技术以提升骨科诊疗的准确性、优化治疗策略并改善临床工作流程	骨科疾病诊断、治疗策略优化及临床工作流程	digital pathology	骨科疾病	deep learning	NA	image	NA
1656	2025-07-15	Artificial Intelligence-Assisted Sac Diameter Assessment for Complex Endovascular Aortic Repair 2025-Aug, Journal of endovascular therapy : an official journal of the International Society of Endovascular Specialists IF:1.7Q2 DOI:10.1177/15266028231208159 PMID:37902445	研究论文	本研究评估了基于深度学习的ARVA系统在复杂主动脉瘤（cAA）患者术前和术后CTA中主动脉直径测量的准确性	首次验证了AI系统ARVA在复杂主动脉瘤修复手术前后主动脉直径自动测量的准确性	样本量较小（仅50例患者），且为单中心回顾性研究	评估AI辅助系统在血管动脉瘤形态学评估中的准确性	接受开窗式血管内修复术（FEVAR）的复杂主动脉瘤患者	数字病理	心血管疾病	深度学习，CTA影像分析	深度学习模型（具体架构未说明）	医学影像（CTA）	50例患者（共100个CTA扫描）
1657	2025-07-15	High temperature stress-strain data for SAE 5120 steel under various strain rates 2025-Aug, Data in brief IF:1.0Q3 DOI:10.1016/j.dib.2025.111824 PMID:40655989	研究论文	本文利用SAE 5120钢的流变数据开发了一个基于增量公式的模型，以更准确地反映实验行为	采用增量公式模型，考虑了动态再结晶（DRX）和再结晶体积分数的演变，克服了传统本构模型仅依赖温度和应变率的局限性	模型主要基于实验室条件下的压缩测试数据，实际工业应用中的复杂条件可能未被完全覆盖	开发一个更准确的模型来预测SAE 5120钢在高温下的流动应力和应变硬化行为，以优化热成形工艺	SAE 5120低合金铬钢	材料科学与工程	NA	轴对称压缩测试，Gleeble 3500系统	增量公式模型	流变数据	温度范围850°C至1200°C，应变率范围0.01 s⁻¹至10 s⁻¹的压缩测试数据
1658	2025-07-15	A Hyperbolic Discrete Diffusion 3D RNA Inverse Folding Model for Functional RNA Design 2025-Jul-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00527 PMID:40503717	研究论文	提出了一种名为RIdiffusion的双曲离散扩散3D RNA逆折叠模型，用于功能性RNA设计	通过将RNA 3D结构的几何特征和拓扑特性嵌入双曲空间，利用离散扩散模型基于有限的训练样本高效恢复目标RNA 3D结构的核苷酸分布	RNA 3D结构实验数据的可用性有限	开发一种用于3D RNA设计的生成模型	RNA 3D结构	自然语言处理	NA	离散扩散模型	RIdiffusion	3D结构数据	有限的训练样本
1659	2025-07-15	BalancedDiff: Balanced Diffusion Network for High-Quality Molecule Generation 2025-Jul-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00837 PMID:40528644	research paper	提出了一种名为BalancedDiff的平衡扩散网络，用于生成高质量分子	引入了Balance Loss来平衡样本偏差，设计了基于KAN的平衡特征过滤模块(KBFF)，并结合QikProp模块预测ADME性质以提高分子质量和适用性	尽管扩散模型能生成大量分子，但其有效性和可靠性仍不确定，限制了实际应用	开发一种能够生成高质量分子的深度学习方法	分子生成	machine learning	NA	diffusion model, KAN-based feature filtering, QikProp	BalancedDiff	molecular data	CrossDocked2020数据集
1660	2025-07-15	Dual-Branch Contrastive Network with Deep Separable Convolution for Enhanced 6mA Site Identification 2025-Jul-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c01058 PMID:40558076	研究论文	提出了一种名为DS6mA的创新深度学习模型，用于增强6mA位点的预测	采用双分支对比网络和深度可分离卷积提取DNA序列中的关键位置信息	DNA N6-甲基腺嘌呤（6mA）在真核生物中的调控作用仍不明确且存在争议	增强6mA位点的预测	DNA序列中的6mA位点	生物信息学	NA	深度学习	双分支对比网络与深度可分离卷积	DNA序列数据	11个不同的综合基准数据集