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
16721	2025-10-07	Deep learning-based phenotyping reclassifies combined hepatocellular-cholangiocarcinoma 2023-12-14, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43749-3 PMID:38092727	研究论文	本研究利用深度学习对组合性肝细胞-胆管癌进行表型重分类	首次使用深度学习模型对cHCC-CCA肿瘤进行重新分类，并将预测结果与临床结局、基因改变和空间基因表达谱相关联	研究针对罕见双表型癌症，样本量相对有限	改善组合性肝细胞-胆管癌的诊断分类和治疗决策	405例cHCC-CCA患者及其肿瘤样本	数字病理学	肝癌	深度学习，原位空间基因表达分析	深度学习模型	病理图像，基因表达数据	405例cHCC-CCA患者	NA	NA	诊断准确性	NA
16722	2025-10-07	Automating General Movements Assessment with quantitative deep learning to facilitate early screening of cerebral palsy 2023-12-14, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-44141-x PMID:38097602	研究论文	开发基于深度学习的运动评估模型，用于自动化评估婴儿全身运动以早期筛查脑瘫	首次将深度学习与婴儿视频特征结合实现全身运动评估的自动化，并提出定量GMA方法	需要专业视频数据且依赖专家标注进行训练	开发自动化工具促进脑瘫早期筛查	婴儿全身运动视频数据	计算机视觉	脑瘫	视频分析	深度学习	视频	未明确说明	NA	NA	AUC	NA
16723	2025-10-07	Single-cell spatial metabolomics with cell-type specific protein profiling for tissue systems biology 2023-12-13, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43917-5 PMID:38086839	研究论文	提出单细胞空间代谢组学框架scSpaMet，实现人类组织中单个免疫细胞和癌细胞的蛋白质-代谢物联合分析	首次将非靶向空间代谢组学与靶向多重蛋白质成像整合到同一流程中，实现单细胞水平的空间代谢-蛋白质联合分析	仅使用男性人类组织样本，样本类型和数量有限	开发用于组织系统生物学的单细胞空间代谢组学分析工具	人类肺癌、扁桃体和子宫内膜组织中的单个免疫细胞和癌细胞	数字病理学	肺癌	空间代谢组学, 多重蛋白质成像	深度学习	空间代谢组数据, 蛋白质成像数据	肺癌组织19507个单细胞, 扁桃体组织31156个单细胞, 子宫内膜组织8215个单细胞	NA	联合嵌入模型	NA	NA
16724	2025-10-07	Deep learning of cell spatial organizations identifies clinically relevant insights in tissue images 2023-12-11, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43172-8 PMID:38081823	研究论文	开发基于细胞空间组织的图卷积网络Ceograph，从病理图像中识别与临床结果相关的细胞空间组织特征	首次提出基于细胞空间组织的图卷积网络方法，能够评估个体空间相互作用并识别关键的临床相关特征	方法在特定疾病类型中验证，需要进一步在其他疾病和更大样本中验证通用性	开发能够从组织图像中识别临床相关细胞空间组织特征的深度学习方法	口腔潜在恶性疾病患者和肺癌患者的组织病理图像	数字病理	口腔癌,肺癌	组织成像技术	图卷积网络	病理图像	NA	NA	Ceograph	临床结果预测准确性	NA
16725	2025-10-07	DeepRTAlign: toward accurate retention time alignment for large cohort mass spectrometry data analysis 2023-12-11, Nature communications IF:14.7Q1 DOI:10.1038/s41467-023-43909-5 PMID:38081814	研究论文	开发基于深度学习的保留时间对齐工具DeepRTAlign，用于大规模队列液相色谱-质谱数据分析	能够同时处理单调和非单调保留时间偏移，相比现有方法具有更好的性能表现	NA	解决大规模队列LC-MS研究中保留时间对齐的瓶颈问题	蛋白质组学和代谢组学数据	机器学习	肝细胞癌	液相色谱-质谱联用技术	深度学习	质谱数据	多个真实世界和模拟数据集	NA	NA	识别灵敏度，定量准确性	NA
16726	2025-10-07	The text-package: An R-package for analyzing and visualizing human language using natural language processing and transformers 2023-Dec, Psychological methods IF:7.6Q1 DOI:10.1037/met0000542 PMID:37126041	研究论文	介绍了一个用于分析和可视化人类语言的R软件包，该软件包整合了自然语言处理和Transformer技术	将最先进的自然语言处理和深度学习技术打包成心理学研究者易于使用的工具，专门针对人类层面分析优化	NA	为心理学和社会科学研究人员提供易于使用的文本分析工具	人类语言文本数据	自然语言处理	NA	自然语言处理，深度学习	Transformer	文本	NA	R	Transformer	NA	NA
16727	2025-10-07	Deep Learning of Cell Spatial Organizations Identifies Clinically Relevant Insights in Tissue Images 2023-Jul-04, Research square DOI:10.21203/rs.3.rs-2928838/v1 PMID:37461694	研究论文	提出基于细胞空间组织的图卷积网络Ceograph，通过分析病理图像中的细胞空间特征预测临床结果	开发了首个基于细胞空间组织的图卷积网络，能够量化单个细胞间的空间相互作用并识别与临床结果相关的关键特征	NA	开发能够从组织图像中识别具有临床意义的细胞空间组织特征的计算方法	口腔潜在恶性疾病患者和肺癌患者的组织病理图像	数字病理	口腔癌,肺癌	组织成像技术	图卷积网络	病理图像	NA	NA	Ceograph	临床结果预测准确性	NA
16728	2025-10-07	External Validation of SpineNet, an Open-Source Deep Learning Model for Grading Lumbar Disk Degeneration MRI Features, Using the Northern Finland Birth Cohort 1966 2023-Apr-01, Spine IF:2.6Q1 DOI:10.1097/BRS.0000000000004572 PMID:36728678	研究论文	本研究使用北芬兰1966出生队列数据对开源深度学习模型SpineNet进行腰椎间盘退变MRI特征分级的外部验证	首次在地理和时间上与训练数据集分离的外部数据集上验证SpineNet模型对腰椎间盘退变分级的泛化能力	研究为回顾性观察设计，仅使用单一队列数据进行验证	外部验证深度学习模型SpineNet在腰椎间盘退变MRI特征分级中的性能	北芬兰1966出生队列的1331名参与者的腰椎MRI数据	计算机视觉	腰椎间盘退变疾病	磁共振成像	深度学习图像分类模型	T2加权矢状位腰椎MRI序列图像	1331名NFBC1966队列参与者	NA	SpineNet	平衡准确度, Lin一致性相关系数, Cohen κ系数	NA
16729	2025-05-02	International Importation Risk Estimation of SARS-CoV-2 Omicron Variant with Incomplete Mobility Data 2023, Transboundary and emerging diseases IF:3.5Q1 DOI:10.1155/2023/5046932 PMID:40303718	research paper	开发了一个基于深度神经网络的模型，用于评估Omicron BQ.1从西非传入其他国家的风险	利用不完全的人口流动数据，首次应用深度神经网络模型估计病毒输入风险	依赖不完全的人口流动数据，可能影响模型准确性	评估Omicron BQ.1从西非传入其他国家的风险	Omicron BQ.1病毒及其传播风险	machine learning	COVID-19	deep neural networks	DNN	population mobility data	西非到其他非非洲国家的人口流动数据	NA	NA	NA	NA
16730	2025-10-07	Applying Deep Learning to Establish a Total Hip Arthroplasty Radiography Registry: A Stepwise Approach 2022-09-21, The Journal of bone and joint surgery. American volume DOI:10.2106/JBJS.21.01229 PMID:35866648	研究论文	本研究开发了基于深度学习的自动化流程，用于建立全髋关节置换术影像注册表	采用分步式深度学习方法自动筛选和标注髋关节影像，实现了高效准确的影像注册表构建	研究为单中心回顾性研究，证据等级为IV级	建立自动化的全髋关节置换术影像注册表，实现影像的自动筛选和角度测量	20,378名接受初次或翻修全髋关节置换术患者的846,988份髋部和骨盆X光影像	计算机视觉	骨科疾病	X光摄影	CNN, 目标检测	医学影像	846,988份DICOM文件，来自20,378名患者	NA	EfficientNetB3, YOLOv5	准确率, 精确率, 召回率, F1分数	NA
16731	2025-10-07	Spatial Organization and Molecular Correlation of Tumor-Infiltrating Lymphocytes Using Deep Learning on Pathology Images 2018-04-03, Cell reports IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.celrep.2018.03.086 PMID:29617659	研究论文	本研究利用深度学习技术分析TCGA样本的H&E染色病理图像，绘制肿瘤浸润淋巴细胞空间分布图并探索其与分子特征的相关性	首次通过计算染色方法从H&E图像中提取肿瘤浸润淋巴细胞的空间组织模式，并将其与基因组数据和临床预后相关联	研究仅基于13种TCGA肿瘤类型，样本来源和图像质量可能存在异质性	探索肿瘤微环境中淋巴细胞空间分布模式与分子特征及临床预后的关联	TCGA数据库中的13种肿瘤类型的H&E染色病理图像	数字病理学	多种癌症类型	H&E染色，深度学习图像分析	CNN	病理图像	13种TCGA肿瘤类型的多样本集合	NA	卷积神经网络	NA	NA
16732	2025-10-07	PLPTP: A Motif-based Interpretable Deep Learning Framework Based on Protein Language Models for Peptide Toxicity Prediction 2025-Jun-15, Journal of molecular biology IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.jmb.2025.169115 PMID:40158838	研究论文	提出一种基于蛋白质语言模型的深度学习框架PLPTP，用于肽毒性预测	整合ESM2、BiLSTM和DNN模型，并结合基序分析增强模型可解释性，使用Focal Loss处理类别不平衡问题	NA	提高肽毒性预测的准确性，促进更安全的肽类药物设计	肽序列	生物信息学	NA	深度学习	ESM2, BiLSTM, DNN	肽序列数据	NA	NA	ESM2, BiLSTM, 深度神经网络	多个评估指标	NA
16733	2025-10-07	AI-Driven Microscopy: Cutting-Edge Approach for Breast Tissue Prognosis Using Microscopic Images 2025-May, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.24788 PMID:39748498	研究论文	提出一种基于深度学习的AI驱动显微镜方法，用于乳腺组织微观图像的预后分析	将挤压激励模块和扩张密集卷积块集成到密集卷积网络中，结合注意力机制和多尺度特征提取技术	未明确说明数据集的具体规模和多样性限制	开发快速精确的临床诊断、病程分析和预后预测的计算机辅助分析方法	乳腺组织微观图像中的良恶性病变和八种乳腺亚型	数字病理学	乳腺癌	显微镜成像	CNN	图像	NA	TensorFlow, PyTorch	DenseNet, VGGNet-19, ResNet152V2, EfficientNetV2-B1, DenseNet-121	准确率	NA
16734	2025-10-07	Highly-Efficient Differentiation of Reactive Lymphocytes in Peripheral Blood Using Multi-Object Detection Network With Large Kernels 2025-May, Microscopy research and technique IF:2.0Q3 DOI:10.1002/jemt.24775 PMID:39760201	研究论文	提出一种高效的多目标检测网络用于外周血中反应性淋巴细胞的自动检测	引入空间到深度卷积(SPD-Conv)、动态大核注意力机制(DLKA)和渐进特征金字塔网络(AFPM)来提升密集小目标检测性能	NA	开发计算机辅助诊断系统用于反应性淋巴细胞检测	外周血中的反应性淋巴细胞和其他白细胞	计算机视觉	病毒感染相关疾病	深度学习	多目标检测网络	医学图像	NA	NA	SPD-Conv, DLKA, AFPN	mAP50	NA
16735	2025-10-07	Enhancing panoramic dental imaging with AI-driven arch surface fitting: achieving improved clarity and accuracy through an optimal reconstruction zone 2025-05-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twaf006 PMID:39832267	研究论文	开发基于AI的自动化全景牙科成像方法，通过3D U-Net生成牙弓曲面并定义最优重建区域	提出使用3D U-Net深度学习模型生成牙弓曲面并定义最优3D重建区域的新方法	需要进一步测试在不同牙颌面结构患者中的鲁棒性能	开发自动生成更清晰、对齐良好的全景牙科视图的方法	312名患者的锥形束CT扫描数据	数字病理	牙科疾病	锥形束CT扫描	3D U-Net	医学影像	312名患者（平均年龄40岁，41.3%男性，58.7%女性）	NA	3D U-Net	牙根与牙槽骨对比度，交并比，像素值	NA
16736	2025-10-07	Deep learning-based segmentation of the mandibular canals in cone-beam CT reaches human-level performance 2025-05-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae069 PMID:39932925	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的下颌管分割方法，在锥形束CT数据中达到人类专家水平的性能	首次实现基于深度学习的下颌管自动分割，在准确性和可靠性方面达到人类专家水平	样本量相对较小（90个CBCT扫描），验证集仅包含1个样本	为牙科种植治疗规划提供可靠高效的下颌管识别支持工具	下颌管解剖结构	计算机视觉	牙科疾病	锥形束CT成像	CNN	医学影像	90个CBCT扫描（训练集69个，验证集1个，测试集20个）	NA	分层卷积神经网络	Dice相似系数, 95% Hausdorff距离, 平均对称表面距离, 5点Likert量表	NA
16737	2025-10-07	Deep learning image enhancement for confident diagnosis of TMJ osteoarthritis in zero-TE MR imaging 2025-05-01, Dento maxillo facial radiology DOI:10.1093/dmfr/twae063 PMID:39989448	研究论文	评估深度学习技术在零回波时间MRI中用于去噪和伪影减少的有效性及其在颞下颌关节骨关节炎诊断中的临床应用价值	开发了一种新的深度学习技术，可同时实现ZTE-MRI的去噪和伪影减少，显著提高图像质量和诊断准确性	样本量较小（仅30名患者），需要更大规模的研究验证	评估深度学习图像增强技术在ZTE-MRI中的效果及其在颞下颌关节骨关节炎诊断中的临床应用	颞下颌关节（TMJ）	医学影像分析	颞下颌关节骨关节炎	零回波时间MRI（ZTE-MRI），锥形束CT（CBCT）	深度学习	医学影像	30名患者	NA	NA	信噪比（SNR），3点评分系统，Cohen's κ系数	NA
16738	2025-10-07	Predicting and Explaining Cognitive Load, Attention, and Working Memory in Virtual Multitasking 2025-May, IEEE transactions on visualization and computer graphics IF:4.7Q1 DOI:10.1109/TVCG.2025.3549850 PMID:40063446	研究论文	本研究利用深度学习模型预测虚拟现实多任务环境中的认知负荷、注意力与工作记忆，并通过SHAP分析解释关键特征	首次结合眼动追踪、头部运动与生理指标（心率、皮电反应）综合预测虚拟现实多任务场景中的认知状态，并采用可解释性分析方法	依赖单一公开数据集（VRWalking），模型架构相对简单，未进行跨场景验证	开发能够预测和解释虚拟现实多任务环境中用户认知状态的模型	虚拟现实多任务环境中的用户认知状态（身体负荷、心理负荷、工作记忆、注意力）	机器学习	NA	眼动追踪，头部运动追踪，心率监测，皮电反应测量	深度学习	时间序列生理数据，运动追踪数据	VRWalking公开数据集（具体样本量未明确说明）	NA	NA	准确率	NA
16739	2025-10-07	Predicting Respiratory Disease Mortality Risk Using Open-Source AI on Chest Radiographs in an Asian Health Screening Population 2025-May, Radiology. Artificial intelligence DOI:10.1148/ryai.240628 PMID:40172326	研究论文	评估开源深度学习算法CXR-Lung-Risk在亚洲健康筛查人群中预测呼吸系统疾病死亡风险的预后价值	首次在亚洲健康筛查人群中验证开源深度学习算法对呼吸系统疾病死亡风险的预测能力，并采用时间序列聚类分析进行纵向风险轨迹研究	单中心回顾性研究，样本来源单一，需要多中心前瞻性研究进一步验证	评估基于胸部X光片的深度学习算法对呼吸系统疾病死亡风险的预测价值	接受健康筛查的亚洲人群的胸部X光片	数字病理	肺癌	胸部X光摄影	深度学习	图像	36,924名个体（22,352名男性），中位年龄58岁	开源框架（具体未说明）	CXR-Lung-Risk	风险比, 置信区间, 似然比检验	NA
16740	2025-04-04	scAtlasVAE: a deep learning framework for generating a human CD8+ T cell atlas 2025-May, Nature reviews. Cancer DOI:10.1038/s41568-025-00811-0 PMID:40175619	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA	NA