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
1741	2025-04-15	CPPCGM: A Highly Efficient Sequence-Based Tool for Simultaneously Identifying and Generating Cell-Penetrating Peptides 2025-Apr-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00199 PMID:40105337	研究论文	开发了一个名为CPPCGM的深度学习框架，用于识别和生成细胞穿透肽（CPPs）	使用蛋白质语言模型（PLMs）进行CPPs的识别和生成，显著提高了性能	未提及具体局限性	开发一种高效的计算方法，用于识别和生成细胞穿透肽（CPPs）	细胞穿透肽（CPPs）	自然语言处理	NA	蛋白质语言模型（PLMs）	生成对抗网络（GAN）	序列数据	三个数据集
1742	2025-04-15	SFM-Net: Selective Fusion of Multiway Protein Feature Network for Predicting Binding Affinity Changes upon Mutations 2025-Apr-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00130 PMID:40111004	研究论文	提出了一种名为SFM-Net的深度学习模型，用于预测突变对蛋白质-蛋白质相互作用结合亲和力的变化	SFM-Net结合了基于GNN的多路特征提取器和新的上下文感知选择性融合模块，有效整合序列、结构和进化信息	未提及具体的数据集规模或模型在特定类型突变上的性能限制	提高突变对蛋白质-蛋白质相互作用结合亲和力变化的预测准确性	蛋白质-蛋白质相互作用(PPIs)及其突变效应	生物信息学	NA	深度学习	GNN, SFM-Net	蛋白质序列、结构和进化信息	NA
1743	2025-04-15	ChiGNN: Interpretable Algorithm Framework of Molecular Chiral Knowledge-Embedding and Stereosensitive Property Prediction 2025-Apr-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.4c02259 PMID:40116044	研究论文	提出了一种名为ChiGNN的深度学习框架，用于分子手性知识的嵌入和立体敏感性质预测	通过Trinity Graph和立体敏感消息聚合编码有效嵌入手性物理化学知识，并结合分位数回归技术提高了手性色谱保留时间预测的准确性	NA	提高分子手性相关任务的机器学习模型准确性和可解释性	分子手性	机器学习	NA	分位数回归	GNN (Graph Neural Network)	分子结构数据	NA
1744	2025-04-15	Fitting Atomic Structures into Cryo-EM Maps by Coupling Deep Learning-Enhanced Map Processing with Global-Local Optimization 2025-Apr-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00004 PMID:40152222	research paper	介绍了一种名为DEMO-EMfit的渐进方法，结合深度学习增强的骨架图提取与全局-局部结构姿态搜索，将原子结构拟合到密度图中	DEMO-EMfit方法结合了深度学习增强的骨架图提取与全局-局部结构姿态搜索，显著提高了原子结构拟合的准确性和效率	未提及具体局限性	提高从冷冻电子显微镜（cryo-EM）密度图中构建原子结构的准确性	蛋白质和核酸复合物的冷冻电子断层扫描（cryo-ET）和冷冻电子显微镜（cryo-EM）图	structural biology	NA	cryo-EM, cryo-ET, deep learning	deep learning-enhanced map processing	density maps	基准数据集包含蛋白质和核酸复合物的cryo-ET和cryo-EM图
1745	2025-04-15	A Specialized and Enhanced Deep Generation Model for Active Molecular Design Targeting Kinases Guided by Affinity Prediction Models and Reinforcement Learning 2025-Apr-14, Journal of chemical information and modeling IF:5.6Q1 DOI:10.1021/acs.jcim.5c00074 PMID:40175286	research paper	开发了一个名为KinGen的深度学习分子生成框架，专门用于高效生成小分子激酶抑制剂	通过整合强化学习、迁移学习和专门的奖励模块，利用结合亲和力预测模型作为奖励函数的一部分，准确引导生成具有高靶标活性的生物相关分子	未明确提及具体局限性	加速激酶靶向药物发现	小分子激酶抑制剂	machine learning	cancer	reinforcement learning, transfer learning	deep learning-based molecular generation framework	chemical data	NA
1746	2025-04-15	Fast-forwarding plant breeding with deep learning-based genomic prediction 2025-Apr-14, Journal of integrative plant biology IF:9.3Q1 DOI:10.1111/jipb.13914 PMID:40226955	review	本文总结了深度学习在植物育种基因组预测中的应用及其面临的挑战	提出了深度学习在基因组预测中的未来发展方向，如模块化方法、数据增强和高级注意力机制	需要大量高质量数据集，性能基准测试不一致，环境因素整合不足	推动植物育种中深度学习基因组预测的发展	植物育种中的基因组预测	machine learning	NA	深度学习	DL-based GP	multi-omics data	NA
1747	2025-04-15	AI as teacher: effectiveness of an AI-based training module to improve trainee pediatric fracture detection 2025-Apr-14, Skeletal radiology IF:1.9Q3 DOI:10.1007/s00256-025-04927-0 PMID:40227327	研究论文	评估基于AI的无监督训练模块在提高儿科骨折检测准确性方面的有效性	使用AI生成的标注病例作为教学工具，提升住院医师的骨折检测准确性	医学生的检测准确性未显著提升，可能由于任务背景熟悉度不足	评估AI辅助训练模块作为儿科骨折检测教育工具的效果	住院医师和医学生的儿科骨折检测能力	数字病理	儿科骨折	深度学习骨折检测算法	深度学习	放射影像	240例儿科上肢放射检查
1748	2025-04-15	Evaluation of high-resolution pituitary dynamic contrast-enhanced MRI using deep learning-based compressed sensing and super-resolution reconstruction 2025-Apr-13, European radiology IF:4.7Q1 DOI:10.1007/s00330-025-11574-5 PMID:40221940	research paper	评估基于深度学习的压缩感知和超分辨率重建的高分辨率垂体动态增强MRI在识别微腺瘤中的诊断性能	应用深度学习压缩感知和超分辨率重建技术提高DCE MRI的分辨率和图像质量，显著提升微腺瘤诊断准确性	研究样本量有限（126名参与者），且为单中心前瞻性研究，可能需要更大规模多中心验证	克服传统DCE MRI的分辨率限制，提高垂体微腺瘤的诊断准确性	疑似垂体微腺瘤患者	digital pathology	pituitary microadenomas	DCE MRI, deep learning-based compressed sensing and super-resolution reconstruction	deep learning	MRI images	126名疑似垂体微腺瘤患者
1749	2025-04-15	Longitudinal brain age in first-episode mania youth treated with lithium or quetiapine 2025-Apr-12, European neuropsychopharmacology : the journal of the European College of Neuropsychopharmacology IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.euroneuro.2025.03.013 PMID:40222151	research paper	该研究探讨了锂和喹硫平对首次躁狂发作青少年大脑年龄的影响，并比较了两种药物的神经保护效果	使用深度学习模型基于大规模数据集预测大脑年龄，首次在首次躁狂发作青少年中比较锂和喹硫平对大脑年龄的影响	样本量较小，随访时间较短，需要更大样本和更长期随访来确认治疗效果	评估锂和喹硫平在双相情感障碍和分裂情感性障碍早期阶段的神经保护作用	首次躁狂发作的青少年（15-25岁）	digital pathology	bipolar disorder, schizoaffective disorder	T1-weighted MRI, deep learning	deep learning model	MRI images	39名首次躁狂发作青少年（锂治疗组21人，喹硫平组18人）和29名健康对照，模型训练数据集53,542例
1750	2025-04-15	Detecting arousals and sleep from respiratory inductance plethysmography 2025-Apr-11, Sleep & breathing = Schlaf & Atmung DOI:10.1007/s11325-025-03325-z PMID:40214714	研究论文	本研究开发了一种深度学习算法，用于从呼吸感应体积描记信号中分类睡眠状态和检测唤醒	提出了一种新的深度学习算法，能够从呼吸信号中识别睡眠状态和唤醒，提高了家庭睡眠测试的能力	算法的唤醒检测敏感性和特异性相对较低，分别为66.1%和86.7%	评估一种深度学习算法，用于从呼吸信号中确定睡眠状态和唤醒，以改进家庭睡眠测试	1299名疑似睡眠障碍的成年患者	机器学习	睡眠障碍	深度学习	深度学习算法	呼吸感应体积描记信号	1299名成年患者
1751	2025-04-15	Double Oracle Neural Architecture Search for Game Theoretic Deep Learning Models 2025-Apr-11, IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society IF:10.8Q1 DOI:10.1109/TIP.2025.3558420 PMID:40215149	研究论文	提出了一种利用博弈论概念训练深度学习模型的新方法，包括生成对抗网络（GANs）和对抗训练（AT），采用双预言机框架和最佳响应预言机	将双预言机框架概念应用于对抗神经架构搜索（NAS for GAN）和对抗训练（NAS for AT）算法，显著提升了模型性能	纯纳什均衡可能不存在，且寻找混合纳什均衡困难，训练算法具有大规模策略空间	利用博弈论概念改进深度学习模型的训练方法	生成对抗网络（GANs）和对抗训练（AT）模型	机器学习	NA	GAN, AT, 双预言机框架, 线性规划	GAN, CNN	图像	MNIST, CIFAR-10, TinyImageNet, SVHN数据集
1752	2025-04-15	LUND-PROBE - LUND Prostate Radiotherapy Open Benchmarking and Evaluation dataset 2025-Apr-11, Scientific data IF:5.8Q1 DOI:10.1038/s41597-025-04954-5 PMID:40216786	研究论文	介绍了一个名为LUND-PROBE的公开临床数据集，用于前列腺癌放射治疗的自动治疗计划、分割、观察者间分析和深度学习模型不确定性研究	提供了一个包含MRI和合成CT图像、目标及风险器官分割、放射治疗剂量分布的综合数据集，并扩展了深度学习生成的分割、分割不确定性图和经放射肿瘤学家手动调整的分割	NA	促进医学影像和前列腺癌放射治疗研究的进展	432名接受MRI引导放射治疗的前列腺癌患者，以及扩展数据集中的35名患者	数字病理	前列腺癌	MRI、合成CT（sCT）、深度学习（DL）	深度学习（DL）	图像	432名患者（基础数据集）+35名患者（扩展数据集）
1753	2025-04-15	Leveraging ensemble convolutional neural networks and metaheuristic strategies for advanced kidney disease screening and classification 2025-Apr-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-93950-1 PMID:40216822	研究论文	开发了一种基于AI的系统，用于自动识别和分类肾脏疾病，以解决肾衰竭和全球肾科医生短缺的公共卫生问题	提出了一种基于迁移学习技术的新型深度学习模型，结合了多个DL模型和元启发式算法，以提高肾脏疾病识别的准确性、鲁棒性和泛化能力	研究仅针对肾脏疾病的三种主要类别（结石、囊肿和肿瘤），可能不涵盖所有肾脏疾病类型	开发一个基于AI的诊断系统，用于肾脏疾病的自动识别和分类	肾脏疾病（结石、囊肿和肿瘤）	数字病理学	肾脏疾病	CT成像	CNN, Bi-LSTM, 集成学习	图像	12,446张CT全腹部和尿路造影图像
1754	2025-04-15	Predicting PD-L1 status in NSCLC patients using deep learning radiomics based on CT images 2025-Apr-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-91575-y PMID:40216830	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习放射组学（DLR）的方法，用于预测非小细胞肺癌（NSCLC）患者的PD-L1表达状态	结合深度学习放射组学与临床数据，构建了预测PD-L1状态的集成模型，性能优于单一模型	样本量相对有限（352例），且PD-L1阳性样本占比不足50%	开发非侵入性预测NSCLC患者PD-L1表达状态的方法	非小细胞肺癌（NSCLC）患者	数字病理	肺癌	CT影像分析	ResNet50结合LASSO算法	CT图像	352例NSCLC患者（170例PD-L1阳性）
1755	2025-04-15	Continuous sleep depth index annotation with deep learning yields novel digital biomarkers for sleep health 2025-Apr-11, NPJ digital medicine IF:12.4Q1 DOI:10.1038/s41746-025-01607-0 PMID:40216900	研究论文	提出一种深度学习方法，利用现有离散睡眠分期标签标注连续睡眠深度指数（SDI），揭示了更详细的睡眠结构并产生新的数字生物标志物	通过深度学习将传统五分类的睡眠分期扩展为连续的睡眠深度指数，捕捉了睡眠阶段的细微变化，并发现了与健康风险相关的新型睡眠亚型	研究基于回顾性数据，需要前瞻性研究验证SDI的临床价值	开发更精细的睡眠评估方法并探索其与健康风险的关联	来自四个大型队列的10,000多份多导睡眠图记录	数字健康	睡眠障碍	深度学习	深度学习模型（未指定具体架构）	多导睡眠图信号	超过10,000份睡眠记录
1756	2025-04-15	Application of the YOLOv11-seg algorithm for AI-based landslide detection and recognition 2025-Apr-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-95959-y PMID:40216897	研究论文	本研究提出了一种基于YOLOv11-seg深度学习模型的滑坡智能识别方法，用于高效准确地检测和识别滑坡	优化了YOLOv11-seg的特征提取和分割模块，提高了滑坡边界检测和像素级分割的准确性，特别是在复杂地形和遮挡情况下表现优异	未明确提及具体局限性，但可能包括模型在极端或未见过的地形条件下的泛化能力	开发高效准确的滑坡检测方法，以支持地质灾害监测和风险评估	滑坡	计算机视觉	NA	深度学习	YOLOv11-seg	图像	Bijie-Landslide数据集（具体样本数量未明确）
1757	2025-04-15	Deep learning-based classification of lymphedema and other lower limb edema diseases using clinical images 2025-Apr-11, Scientific reports IF:3.8Q1 DOI:10.1038/s41598-025-97564-5 PMID:40216943	研究论文	本研究探讨了深度学习在提高下肢水肿疾病诊断准确性中的应用	利用深度学习模型（如EfficientNetV2）对淋巴水肿和其他下肢水肿疾病进行分类，并通过Grad-CAM增强模型的可解释性	数据集多样性不足，且评估环境受控，需在真实世界环境中进一步验证	提高下肢水肿疾病的诊断准确性	淋巴水肿和其他下肢水肿疾病（如慢性静脉功能不全、深静脉血栓等）	计算机视觉	淋巴水肿	深度学习	CNN（如EfficientNetV2）和transformer-based模型	图像	1622张临床图像
1758	2025-04-15	Predicting the efficacy of microwave ablation of benign thyroid nodules from ultrasound images using deep convolutional neural networks 2025-Apr-11, BMC medical informatics and decision making IF:3.3Q2 DOI:10.1186/s12911-025-02989-7 PMID:40217199	研究论文	使用深度卷积神经网络从超声图像预测良性甲状腺结节微波消融的疗效	首次比较了五种预训练的卷积神经网络模型（VGG19、Resnet 50、EfficientNetB1、EfficientNetB0和InceptionV3）在预测良性甲状腺结节微波消融疗效中的应用，并发现微调后的EfficientNetB1表现最佳	这是一项深度学习的初步研究，与实际临床应用存在差距，需要更深入的研究来开发能更好辅助临床的深度学习模型	预测超声引导下微波消融治疗良性甲状腺结节的效果	良性甲状腺结节患者	计算机视觉	甲状腺结节	超声引导微波消融（MWA）	CNN（包括VGG19、Resnet 50、EfficientNetB1、EfficientNetB0和InceptionV3）	超声图像	患者被随机分为训练集（70%）和验证集（30%）
1759	2025-04-15	Deep learning assisted analysis of biomarker changes in refractory neovascular AMD after switch to faricimab 2025-Apr-11, International journal of retina and vitreous IF:1.9Q2 DOI:10.1186/s40942-025-00669-2 PMID:40217505	研究论文	本研究利用深度学习算法分析光学相干断层扫描（OCT）生物标志物，评估Faricimab在难治性新生血管性年龄相关性黄斑变性（nAMD）患者中的疗效和持久性	首次使用基于卷积神经网络的深度学习算法对OCT生物标志物进行自动化分割，评估Faricimab在难治性nAMD患者中的治疗效果	样本量较小（46眼），且为回顾性研究，未来需改进AI模型以提高预测准确性并评估长期结果	评估Faricimab在难治性nAMD患者中的疗效和持久性，并探索AI驱动的生物标志物分割在疾病监测中的应用	难治性新生血管性年龄相关性黄斑变性（nAMD）患者	数字病理学	年龄相关性黄斑变性	光学相干断层扫描（OCT）	CNN	图像	41名患者的46只眼
1760	2025-04-15	Quantifying axonal features of human superficial white matter from three-dimensional multibeam serial electron microscopy data assisted by deep learning 2025-Apr-11, NeuroImage IF:4.7Q1 DOI:10.1016/j.neuroimage.2025.121212 PMID:40222502	research paper	利用深度学习辅助的三维多光束连续电子显微镜数据量化人类浅表白质的轴突特征	首次在纳米级分辨率下对人类浅表白质中的短程联合纤维进行详细的形态学表征，并利用深度学习技术自动分割髓鞘和有髓轴突	研究仅基于一个特定的组织样本，可能无法代表所有人类浅表白质的多样性	研究人类浅表白质中短程联合纤维的微观形态特征及其对大脑皮质-皮质连接的贡献	人类浅表白质中的短程联合纤维	digital pathology	NA	多光束扫描电子显微镜（EM）	CNN	3D电子显微镜图像	一个200×200×112 μm的人类浅表白质组织样本，包含128,285个有髓轴突