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
161	2025-09-21	Automated intravascular ultrasound image processing and quantification of coronary artery anomalies: The AIVUS-CAA software 2025-Sep-11, Computer methods and programs in biomedicine IF:4.9Q1 DOI:10.1016/j.cmpb.2025.109065 PMID:40972478	研究论文	开发了一款名为AIVUS-CAA的自动化软件，用于处理冠状动脉异常患者的血管内超声图像并进行量化分析	首次开发了零/低代码可执行软件，结合深度学习模型实现自动管腔分割和心脏时相识别，解决了罕见冠状动脉异常图像分析的一致性问题	研究主要针对右冠状动脉异常患者，样本量相对有限（76名患者），且需要进一步验证在其他类型冠状动脉异常中的适用性	开发自动化工具来改善冠状动脉异常患者的血管内超声图像分析效率和准确性	患有右冠状动脉异常并接受静息和负荷协议检查的患者	数字病理	心血管疾病	血管内超声(IVUS)，深度学习	DL深度学习模型	图像	76名患者（152项研究），共9418帧训练图像，691帧验证图像，632帧测试图像
162	2025-09-21	Digital Twin for the Win: Personalized Cardiac Electrophysiology 2025-Sep-07, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.09.03.674034 PMID:40950065	研究论文	开发了一种集成计算、实验和机器学习的框架，用于生成人诱导多能干细胞来源心肌细胞的数字孪生体	通过结合合成数据生成和深度学习，实现了从单一记录快速生成完全参数化的细胞特异性数字孪生体	NA	预测个体化心脏电生理和治疗结果，推动个性化诊断和靶向治疗	人诱导多能干细胞来源的心肌细胞（iPSC-CMs）	数字病理学	心脏疾病	全细胞电压钳记录，机器学习	全连接深度神经网络	电生理记录数据	超过一百万计算合成iPSC-CMs的合成群体
163	2025-09-21	Deep learning-driven whole-slide image analysis predicts chemo-resistance and motility subtypes in muscle-invasive bladder cancer 2025-Sep-04, Genes & genomics IF:1.6Q3 DOI:10.1007/s13258-025-01677-0 PMID:40906037	研究论文	本研究利用深度学习分析全玻片图像预测肌层浸润性膀胱癌的化疗耐药和运动亚型	首次通过全玻片图像的深度学习分析替代转录组分类，低成本预测CrM亚型并关联肿瘤微环境特征	样本量有限（152例患者），仅基于TCGA数据，需外部验证	评估深度学习模型能否通过全玻片图像准确预测转录组衍生的化疗耐药-运动亚型	肌层浸润性膀胱癌患者（152例TCGA-BLCA样本）	数字病理学	膀胱癌	全玻片图像分析，随机森林模型	DenseNet169, Random Forest	图像（全玻片病理图像）	192张全玻片图像（来自152例患者）
164	2025-09-21	Identification and characterization of clusters of potentially new vocalizations in broiler chickens using advanced acoustic analysis 2025-Sep-04, Poultry science IF:3.8Q1 DOI:10.1016/j.psj.2025.105769 PMID:40972419	研究论文	本研究利用先进声学分析和机器学习技术识别并表征了1至35日龄肉鸡的潜在新叫声集群	通过深度学习识别器和递归聚类算法发现了42个声音集群（含10个可能代表新叫声的关键集群），突破了已知四种叫声的认知局限	样本量有限且缺乏统计学重复	解析肉鸡叫声的复杂性以改善动物福利	健康肉鸡（1-35日龄）	动物行为分析	NA	声学分析、机器学习、深度学习	深度学习识别器、递归聚类算法	音频	未明确数量（健康肉鸡录音）
165	2025-09-21	Development and validation of a backpropagation neural network model for predicting nursing unit staffing needs: A cross-sectional study 2025-Sep-04, International journal of nursing studies IF:7.5Q1 DOI:10.1016/j.ijnurstu.2025.105207 PMID:40972497	研究论文	开发并验证基于反向传播神经网络（BPNN）的护理单元人力需求预测模型，用于优化护士配置	首次将数据包络分析（DEA）效率评估与深度学习技术结合，构建混合预测模型实现护理人力精准配置	需多中心验证并整合外部因素以提升模型普适性	通过预测模型优化护理单元人力配置效率	55个护理单元的运营数据（实际开放床位数、护理工时、不良事件等指标）	医疗健康管理	NA	反向传播神经网络（BPNN），数据包络分析（DEA）	BPNN	结构化运营数据	55个护理单元（13个用于模型训练，42个用于预测验证）
166	2025-09-21	Automated analysis of C. elegans behavior by LabGym: an open-source, AI-powered platform 2025-Sep-03, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.28.672961 PMID:40950071	研究论文	介绍了一个名为LabGym的开源AI平台，用于自动分析和量化线虫的行为	利用深度学习模型实现对线虫运动行为的高精度自动分类与量化，尤其在多线虫视频中表现优异	线虫轮廓较为统一，可能对自动化分析构成独特挑战	开发一个成本效益高、用户易用的全面行为分析方法	线虫（C. elegans）	计算机视觉	NA	深度学习	深度学习模型	视频	多线虫视频
167	2025-09-21	Reconstructing the 3D genome organization of Neanderthals reveals that chromatin folding shaped phenotypic and sequence divergence 2025-Sep-02, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2022.02.07.479462 PMID:40949959	研究论文	利用深度学习从DNA序列重建尼安德特人和丹尼索瓦人的三维基因组结构，揭示染色质折叠对表型和序列分化的影响	首次应用深度学习从古DNA序列推断古人类三维基因组组织，填补了古样本无法实验测定三维结构的空白	基于序列预测的三维结构仍需实验验证，古DNA降解可能影响推断准确性	探索三维基因组结构在古人类与现代人类分化中的作用及其对表型差异的影响	尼安德特人、丹尼索瓦人及多样现代人类基因组	计算生物学	NA	深度学习、Hi-C验证	深度学习模型	DNA序列数据	多个古人类及现代人类基因组（具体数量未明确说明）
168	2025-09-21	Enhancer-targeting CRISPR screens at coronary artery disease loci suggest shared mechanisms of disease risk 2025-Sep-02, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.08.28.25334684 PMID:40950476	研究论文	通过CRISPR筛选和功能基因组学方法系统鉴定冠状动脉疾病风险位点的增强子-基因调控机制	结合深度学习模型、CRISPRi靶向和DC-TAP-seq技术在全基因组范围内绘制变异-增强子-基因链接，并揭示祖先和性别特异性风险机制	研究主要基于血管平滑肌细胞模型，可能未完全覆盖其他细胞类型中的调控机制	鉴定冠状动脉疾病GWAS位点中的因果遗传机制和风险基因	血管平滑肌细胞和108个CAD基因座中的增强子-基因调控关系	功能基因组学	心血管疾病	CRISPRi筛选、DC-TAP-seq、深度学习染色质可及性模型	深度学习模型	基因组学数据、染色质特征数据	108个CAD基因座中的470个基因
169	2025-09-21	Colorectal Liver Metastasis Pathomics Model: Integrating Single-Cell and Spatial Transcriptome Analysis With Pathomics for Predicting Liver Metastasis in Colorectal Cancer 2025-Sep, Modern pathology : an official journal of the United States and Canadian Academy of Pathology, Inc IF:7.1Q1 DOI:10.1016/j.modpat.2025.100805 PMID:40473111	研究论文	本研究开发了一种结合单细胞转录组、空间转录组和病理图像的多组学深度学习模型，用于预测结直肠癌肝转移风险	首次发现并验证了肝转移触发恶性细胞(LMTMCs)，建立了基于多组学数据和弱监督学习的病理模型预测体系	模型在外部验证集中的表现存在差异(AUC 0.72-0.89)，需要进一步扩大样本验证	提高结直肠癌肝转移的早期识别和风险预测能力	结直肠癌患者组织样本	数字病理学	结直肠癌	单细胞RNA测序、空间转录组分析、批量RNA测序	ResNet18	全切片图像、转录组数据	TCGA-CRC内部测试集和两个外部验证队列（西南医科大学附属医院及附属中医医院）
170	2025-09-21	AI-based large-scale screening of gastric cancer from noncontrast CT imaging 2025-Sep, Nature medicine IF:58.7Q1 DOI:10.1038/s41591-025-03785-6 PMID:40555751	研究论文	开发基于非对比CT和深度学习的胃癌大规模筛查工具GRAPE，并在多中心验证其性能	首次利用常规非对比CT结合深度学习实现胃癌的大规模筛查，显著提升早期检测率	研究主要基于中国人群数据，外部泛化性需进一步验证	开发高效胃癌筛查方法以解决内镜筛查资源有限和依从性低的问题	胃癌患者及非胃癌对照人群	医学影像分析	胃癌	深度学习	CNN（基于影像分析推断）	CT影像	训练集6,720例（3,470 GC + 3,250 non-GC），验证集19,458例，真实世界筛查78,593例CT扫描
171	2025-09-21	Analog optical computer for AI inference and combinatorial optimization 2025-Sep, Nature IF:50.5Q1 DOI:10.1038/s41586-025-09430-z PMID:40903585	研究论文	提出一种模拟光学计算机（AOC），用于加速AI推理和组合优化，结合模拟电子学与三维光学技术	首次在单一平台实现AI推理和组合优化的双域加速，采用快速定点搜索避免数字转换并提升噪声鲁棒性	未明确说明具体性能瓶颈或扩展性限制	开发能效更高的计算硬件以支持AI和组合优化应用	模拟光学计算系统及其在AI和优化任务中的应用	machine learning	NA	模拟光学计算，定点搜索，梯度下降	compute-bound neural models	image, 数值数据	通过四个案例研究验证（图像分类、非线性回归、医学图像重建、金融交易结算）
172	2025-09-21	Current Trends and Future Directions of Statistical Methods in Medical Research: A Scientometric Analysis 2025-Sep, Journal of evaluation in clinical practice IF:2.1Q2 DOI:10.1111/jep.70257 PMID:40916916	研究论文	通过科学计量分析探讨医学研究中统计方法的当前趋势和未来方向	首次使用CiteSpace进行双图叠加和文献共被引分析，揭示医学统计学与其他学科间的知识流动及新兴技术影响	基于Web of Science的4919篇文献，可能未涵盖所有相关研究或非英语出版物	全面分析医学统计学领域的当前趋势、有影响力的研究领域及未来发展方向	医学研究中的统计方法及相关学术出版物	生物统计学	NA	科学计量分析，包括高频关键词分析、引用指标分析、双图叠加、文献共被引分析	NA	文本（学术出版物元数据）	4919篇相关出版物
173	2025-09-21	High-Performance Deep Learning for Instant Pest and Disease Detection in Precision Agriculture 2025-Sep, Food science & nutrition IF:3.5Q2 DOI:10.1002/fsn3.70963 PMID:40964151	研究论文	提出一种基于MobileNetV2和EfficientNetB0的高性能深度学习融合模型，用于精准农业中病虫害的实时检测	融合MobileNetV2和EfficientNetB0的深度学习模型，结合量化、剪枝和知识蒸馏技术，实现边缘设备上的实时检测	模型在22类作物病虫害上的性能仍有提升空间，未提及在不同光照和天气条件下的鲁棒性	开发可部署在边缘设备上的实时病虫害检测系统，支持精准农业和全球粮食安全	腰果、木薯、玉米和番茄作物的病虫害	计算机视觉	NA	深度学习、模型量化、剪枝、知识蒸馏	MobileNetV2, EfficientNetB0, CNN	图像	24,881张原始图像和102,976张增强图像，共22个类别
174	2025-09-21	Deep Learning-Based Retinal Layer Segmentation in Optical Coherence Tomography Scans of Patients with Inherited Retinal Diseases 2025-Sep, Klinische Monatsblatter fur Augenheilkunde IF:0.8Q4 DOI:10.1055/a-2227-3742 PMID:38086412	研究论文	开发一种基于深度学习的算法，用于遗传性视网膜疾病患者OCT扫描中的视网膜层自动分割	使用U-net模型并结合领域自适应技术，首次实现对遗传性视网膜疾病患者OCT中外核层的高精度自动分割	算法主要针对遗传性视网膜疾病，在其他视网膜病变中的适用性尚未验证	提高遗传性视网膜疾病患者OCT图像中视网膜层的分割准确性和效率	遗传性视网膜疾病患者和健康对照者的OCT扫描图像	计算机视觉	遗传性视网膜疾病	光学相干断层扫描（OCT）	U-net	医学图像	包含遗传性视网膜疾病患者和健康对照者的OCT扫描数据
175	2025-09-21	Impact of deep learning model uncertainty on manual corrections to MRI-based auto-segmentation in prostate cancer radiotherapy 2025-Sep, Journal of applied clinical medical physics IF:2.0Q3 DOI:10.1002/acm2.70221 PMID:40849835	研究论文	评估深度学习生成的不确定性图谱对经验丰富的放射肿瘤科医生在前列腺癌放疗中手动修正基于MRI的自动分割的影响	首次系统研究不确定性图谱在临床医生修正深度学习自动分割决策中的实际影响，并量化其对编辑行为和效率的改善	样本量较小（35例独立测试集），仅涉及4位肿瘤科医生，结果可能受个体差异影响	探索不确定性信息在放射治疗规划中对临床医生决策和效率的辅助价值	接受超低分次MRI-only放疗的前列腺癌患者	数字病理	前列腺癌	深度学习分割，SoftMax标准差计算不确定性	nnUNet	MRI影像	434例患者训练集，35例独立测试集
176	2025-09-21	Predicting response and survival of lung adenocarcinoma under anti-programmed death-1 therapy using biological deep learning 2025-Aug-31, Briefings in bioinformatics IF:6.8Q1 DOI:10.1093/bib/bbaf479 PMID:40971820	研究论文	开发一种基于迁移学习的半监督生物稀疏神经网络（sBiosNet），用于预测肺腺癌患者对PD-1抑制剂的治疗反应和生存期	结合生物通路知识进行网络稀疏化，整合多组学数据和半监督学习提升预测性能	NA	预测肺腺癌患者对PD-1抑制剂的治疗反应和生存获益	肺腺癌患者	数字病理学	肺癌	基因组突变分析、拷贝数变异分析	sBiosNet（基于迁移学习的半监督生物稀疏神经网络）	基因组数据	四个队列的患者数据
177	2025-09-21	Pathway information on methylation analysis using deep neural network (PROMINENT): An interpretable deep learning method with pathway prior for phenotype prediction using gene-level DNA methylation 2025-Aug-29, Artificial intelligence in medicine IF:6.1Q1 DOI:10.1016/j.artmed.2025.103236 PMID:40972407	研究论文	提出一种结合通路先验知识的可解释深度学习模型PROMINENT，用于基于基因水平DNA甲基化的表型预测	整合基因和通路水平先验知识（GO和KEGG），并采用SHAP增强可解释性，同时提升预测精度和计算效率	NA	开发高精度且可解释的深度学习方法，用于DNA甲基化数据驱动的表型预测	儿童哮喘、特发性肺纤维化（IPF）和首发精神病（FEP）患者	机器学习	呼吸系统疾病与精神疾病	DNA甲基化分析	深度神经网络（DNN）	基因水平DNA甲基化数据	多个数据集（具体数量未明确说明）
178	2025-09-21	Accelerating Biomolecular Modeling with AtomWorks and RF3 2025-Aug-15, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.14.670328 PMID:40832246	研究论文	介绍AtomWorks数据框架和RosettaFold-3（RF3）结构预测网络，用于加速生物分子建模	提出广泛适用的数据框架AtomWorks和改进手性处理的RF3网络，缩小与闭源AlphaFold3的性能差距	NA	促进新一代开源生物分子机器学习模型的开发	蛋白质结构和生物分子复合物	机器学习	NA	深度学习	神经网络	蛋白质结构数据	NA
179	2025-09-21	Evaluation of calcaneal inclusion angle in the diagnosis of pes planus with pretrained deep learning networks: An observational study 2025-Aug-01, Medicine IF:1.3Q2 DOI:10.1097/MD.0000000000043639 PMID:40760538	研究论文	本研究提出基于预训练深度学习网络的方法，通过评估跟骨包容角来自动诊断扁平足	首次将预训练深度学习模型（AlexNet、GoogleNet、SqueezeNet）应用于扁平足的X射线图像分类，实现高达100%的准确率	研究人群在年龄和性别上同质性强，缺乏足够的异质性来代表一般人群	开发基于深度学习的诊断系统，减少扁平足诊断中的人为测量误差	289名患者的左右足部侧位X射线图像	计算机视觉	足部畸形	高斯模糊和中值滤波预处理，迁移学习	AlexNet, GoogleNet, SqueezeNet	X射线图像	289名患者的双侧足部X射线图像
180	2025-09-21	Specific Contribution of the Cerebellar Inferior Posterior Lobe to Motor Learning in Degenerative Cerebellar Ataxia 2025-Jul-16, Cerebellum (London, England) DOI:10.1007/s12311-025-01887-y PMID:40668493	研究论文	本研究利用深度学习算法CerebNet分析小脑亚区体积与运动学习能力的关系，揭示小脑后下叶在退行性小脑共济失调患者运动学习中的特异性作用	首次明确证明小脑后下叶体积与运动学习能力存在特异性关联，而非传统认为的小脑前叶或蚓部	样本量较小（37例患者和18例健康对照），且为横断面研究无法推断因果关系	探究小脑不同亚区体积与运动学习能力及共济失调严重程度的关系	退行性小脑共济失调患者和健康对照者	医学影像分析	退行性小脑共济失调	CerebNet深度学习分割算法，线性回归分析	CNN（基于CerebNet的结构）	MRI影像数据	37例患者和18例健康对照