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	2025-09-06	Feasibility of optical stereotactic navigation for rectosigmoid cancer with deep learning-supported 3D modelling 2025-Aug-25, European journal of surgical oncology : the journal of the European Society of Surgical Oncology and the British Association of Surgical Oncology DOI:10.1016/j.ejso.2025.110397 PMID:40907165	研究论文	本研究评估了深度学习辅助三维建模的光学立体定向导航在直肠乙状结肠癌手术中的可行性	首次将深度学习生成的MRI分割与CT图像融合，实现亚毫米级精度的实时手术导航	样本量较小（仅10例患者），单中心研究	评估光学立体定向导航技术在直肠癌手术中的准确性和肿瘤学结果	局部晚期cT4bN0-2直肠癌或局部复发性直肠乙状结肠癌患者	数字病理	直肠癌	光学立体定向导航，CT与MRI图像融合，深度学习分割	深度学习模型	医学影像（CT、MRI）	10例患者
162	2025-09-06	Deep learning-based detection of ascending aortic dilatation on chest radiographs: A diagnostic study 2025-Aug-25, European journal of radiology IF:3.2Q1 DOI:10.1016/j.ejrad.2025.112380 PMID:40907419	研究论文	本研究通过外部测试验证了一种基于深度学习的人工智能算法在胸部X光片上检测升主动脉扩张的诊断性能	开发了首个能够从单一后前位胸部X光片自动检测升主动脉扩张的AI算法，并在多中心队列中验证其超越人类医生的诊断性能	研究采用回顾性数据，需要前瞻性研究进一步验证临床适用性	评估AI算法在胸部X光片上诊断升主动脉扩张的准确性和可靠性	升主动脉扩张患者和正常对照者	计算机视觉	心血管疾病	深度学习	CNN	医学影像	两个队列共526例患者（组1:336例，组2:190例）的胸部X光和CT配对数据
163	2025-09-06	Comparison of Foundation and Supervised Learning-Based Models for Detection of Referable Glaucoma from Fundus Photographs 2025-Aug-24, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.08.21.25334170 PMID:40894149	研究论文	比较基于基础模型和监督学习的模型在眼底照片中检测需转诊青光眼的性能	首次系统对比自监督预训练视觉Transformer（RETFound）与监督学习CNN（VGG-19）在青光眼检测中的表现，并分析裁剪图像对性能的影响	研究主要基于单一医疗系统的数据，外部验证集规模较小（N=300），且未评估临床实际部署效果	开发并评估深度学习模型在青光眼筛查中的诊断性能	来自洛杉矶县卫生服务远程视网膜筛查项目的6,116名参与者的眼底照片	计算机视觉	青光眼	深度学习，显著性映射（xRAI）	Vision Transformer (RETFound), CNN (VGG-19)	图像	训练集8,996张，验证集3,002张，测试集1,000张，外部测试集300张眼底照片
164	2025-09-06	ESMDynamic: Fast and Accurate Prediction of Protein Dynamic Contact Maps from Single Sequences 2025-Aug-24, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.20.671365 PMID:40894558	研究论文	提出ESMDynamic深度学习模型，直接从蛋白质序列预测动态残基接触概率图	首个直接从单序列预测蛋白质动态接触图的方法，无需多序列比对，推理速度比现有方法快数个数量级	NA	预测蛋白质构象动力学以阐明蛋白质功能	蛋白质动态接触图	结构生物学	NA	深度学习，分子动力学模拟	基于ESMFold架构的深度学习模型	蛋白质序列数据	两个大规模MD数据集（mdCATH和ATLAS），包括ASCT2、SWEET2b转运蛋白、肌钙蛋白C设计和HIV-1蛋白酶同源二聚体等多个测试系统
165	2025-09-06	Polymer-derived distance penalties improve chromatin interaction predictions from single-cell data across crop genomes 2025-Aug-23, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.20.671329 PMID:40894789	研究论文	提出基于聚合物物理的距离惩罚函数，用于改进作物基因组中单细胞数据预测染色质相互作用的准确性	首次将聚合物物理原理应用于作物染色质相互作用预测，通过多组分幂律模型校正长程相互作用的系统性高估	方法主要基于植物物种（玉米、水稻和大豆）验证，在动物或其他生物系统中的适用性尚未验证	提高单细胞数据预测染色质三维相互作用的准确性，特别是减少长程相互作用的假阳性率	作物基因组染色质相互作用	计算生物学	NA	Hi-C测序、单细胞共可及性分析、深度学习	多组分幂律模型	基因组相互作用数据	玉米、水稻和大豆的实验Hi-C数据
166	2025-09-06	Integrating Imaging-Derived Clinical Endotypes with Plasma Proteomics and External Polygenic Risk Scores Enhances Coronary Microvascular Disease Risk Prediction 2025-Aug-21, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.08.18.25333844 PMID:40894134	研究论文	本研究通过整合影像学临床内型、血浆蛋白质组学和外源多基因风险评分，开发了冠状动脉微血管疾病（CMVD）的风险预测模型	首次将基于灌注PET影像的内型分型框架与遗传和蛋白质组数据整合用于CMVD风险预测，揭示了超越传统病例定义的患者亚组	CMVD缺乏大规模全基因组关联研究（GWAS）数据，需依赖冠状动脉疾病GWAS作为代理	提升冠状动脉微血管疾病的风险预测精度	冠状动脉微血管疾病患者	机器学习	心血管疾病	GWAS, 血浆蛋白质组学, 灌注PET成像	机器学习和深度学习模型	影像数据、蛋白质组数据、遗传数据	NA
167	2025-09-06	Automated Deep Learning Pipeline for Callosal Angle Quantification 2025-Aug-21, medRxiv : the preprint server for health sciences DOI:10.1101/2025.08.18.25333901 PMID:40894175	研究论文	开发了一种全自动深度学习框架，用于从原始MRI扫描中量化胼胝体角	首个完全自动化且鲁棒的深度学习流程，可直接从原始T1 MPRAGE和非MPRAGE MRI测量胼胝体角，整合了BrainSignsNET和UNet-based分割网络	NA	解决正常压力脑积水的诊断挑战，通过自动化成像生物标志物测量提高诊断准确性	正常压力脑积水(NPH)患者的MRI扫描数据	数字病理学	神经退行性疾病	MRI扫描，深度学习	BrainSignsNET, UNet with EfficientNetB0 encoder	3D MRI图像	内部验证使用BLSA和BIOCARD数据集，外部验证使用216例临床MRI扫描
168	2025-09-06	Efficient Double Helix Detection with Steerable Filters 2025-Aug-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.14.670427 PMID:40894605	研究论文	提出一种基于可操纵滤波器的高效双螺旋点扩散函数检测方案，用于3D单分子定位显微镜或追踪	仅需7次卷积即可同时提取2D位置和叶瓣方向（轴向位置）估计，计算量比深度学习方法低数个数量级	NA	开发高效的3D单分子定位显微镜检测方法	双螺旋点扩散函数	显微镜成像	NA	可操纵滤波器，双高斯模型拟合	NA	显微镜图像	NA
169	2025-09-06	Genomic Characterization of Lung Cancer in Never-Smokers Using Deep Learning 2025-Aug-20, bioRxiv : the preprint server for biology DOI:10.1101/2025.08.14.670178 PMID:40894597	研究论文	本研究开发了一种基于深度学习的定制化卷积神经网络，用于从未吸烟者的肺腺癌组织切片图像中预测多种分子变异	首次针对从未吸烟者的肺腺癌（NS-LUAD）这一独特亚型设计深度学习模型，能够从单张H&E染色全切片图像同时预测16种分子改变	对某些分子特征（如APOBEC突变特征和特定KRAS热点突变）的预测性能中等至较低	通过深度学习从组织学图像推断肺癌的分子特征，支持分子检测分流和精准治疗策略	从未吸烟者的肺腺癌（NS-LUAD）患者	数字病理学	肺癌	全切片图像分析，深度卷积神经网络	基于ResNet50架构的定制化CNN	图像	495张全切片图像（来自Sherlock研究）
170	2025-09-06	Deep Learning and Image Generator Health Tabular Data (IGHT) for Predicting Overall Survival in Patients With Colorectal Cancer: Retrospective Study 2025-Aug-19, JMIR medical informatics IF:3.1Q2 DOI:10.2196/75022 PMID:40828572	研究论文	本研究开发了一种基于图像生成器（IGHT）的深度学习模型，用于预测结直肠癌患者的5年总生存期	通过IGHT方法将表格化电子病历数据转换为结构化2D图像矩阵，首次实现计算机视觉模型在结直肠癌生存预测中的应用	研究基于单中心回顾性数据，需要多中心前瞻性研究验证通用性	预测结直肠癌患者的5年总生存期并提升预测模型的可解释性	结直肠癌患者	计算机视觉	结直肠癌	图像生成器健康表格数据（IGHT）、可解释人工智能（XAI）、梯度加权类激活映射（Grad-CAM）	ANN、CNN、VGG16	表格数据、图像	3321名患者的匿名电子病历数据
171	2025-09-06	Machine Listening for OSA Diagnosis: A Bayesian Meta-Analysis 2025-Aug, Chest IF:9.5Q1 DOI:10.1016/j.chest.2025.04.006 PMID:40220991	meta-analysis	通过贝叶斯荟萃分析评估机器学习听诊技术在阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）诊断中的准确性	首次采用贝叶斯双变量荟萃分析方法系统评估基于音频记录的机器学习诊断OSA的效能，并发现不同录音设备和算法类型的诊断准确性无显著差异	纳入研究数量有限（16项研究），且所有分析基于已发表文献，可能存在未纳入的阴性结果	评估和优化机器学习听诊技术对OSA的诊断准确性	OSA疑似或确诊患者	machine learning	sleep apnea	Bayesian meta-analysis, meta-regression	deep learning, traditional machine learning	audio recordings	训练集4,864人，测试集2,370人
172	2025-09-06	Fully Automated Deep Learning Enabled Miniature Mass Spectrometry System for Psychoactive Therapeutic Drug Monitoring 2025-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202502721 PMID:40405757	研究论文	本研究开发了一种集成微型血液处理与质谱分析的全自动化系统，用于精神治疗药物的监测	结合自动化磁固相萃取、自吸样微型质谱仪与深度学习算法，实现了从样品制备到检测的全自动化，并创新性地采用双目标离子并行串联MS分析技术与U-net峰面积识别算法	NA	开发高效、便携、高通量的小分子生物标志物检测系统，推进精准医疗	血清中的精神活性药物	医疗检测技术	精神疾病	质谱分析(MS)，磁固相萃取，U-net深度学习算法	U-net	质谱数据	8样本并行处理，30分钟内完成（含前处理）
173	2025-09-06	BrainFusion: a Low-Code, Reproducible, and Deployable Software Framework for Multimodal Brain‒Computer Interface and Brain‒Body Interaction Research 2025-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202417408 PMID:40470749	研究论文	介绍BrainFusion，一个用于多模态脑机接口和脑体交互研究的统一软件框架，旨在提升可重复性并支持转化应用	通过标准化数据结构、自动化预处理流程、跨模态特征工程和集成机器学习模块，解决了多模态生理信号整合的分析复杂性和标准化不足问题	NA	改善多模态脑机接口和脑体交互研究的可重复性，支持实际应用部署	多模态生理信号（EEG、fNIRS、EMG、ECG）	脑机接口	NA	EEG, fNIRS, EMG, ECG	集成建模, 深度学习	多模态生理信号数据	NA
174	2025-09-06	A Self-Adaptive Reconfigurable Metasurface for Electromagnetic Wave Sensing and Dynamic Reflection Control 2025-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202505155 PMID:40498986	研究论文	提出一种实时自适应的可重构超表面，能够感知入射波方向并动态调整反射行为	首次实现无需人工干预、无需辅助检测模态或深度学习的实时自适应电磁波感知与反射控制	实验验证角度范围限于±50°，角度变化速率最高12度/秒	开发自主、高效、低成本的电磁波动态调控技术	可重构超表面及其在电磁波调控中的应用	电磁工程	NA	相位比较器与查找表集成技术	NA	电磁波信号	实验验证系统（具体样本数量未明确说明）
175	2025-09-06	A Generative AI-Assisted Piezo-MEMS Ultrasound Device for Plant Dehydration Monitoring 2025-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202504954 PMID:40536421	研究论文	介绍一种基于生成式AI辅助的压电MEMS超声设备，用于植物叶片脱水监测	结合CMOS兼容的压电MEMS超声换能器(PMUT)和条件变分自编码器(CVAE)生成式深度学习模型，实现非侵入式、可重复使用的植物水分实时监测	NA	开发高精度、低功耗的植物水分监测设备，提升农业灌溉效率	植物叶片水分含量	智能农业传感	NA	压电微机电系统(MEMS)制造、超声波传感、生成式深度学习	条件变分自编码器(CVAE)	电信号	多种栽培品种，70%相对含水量(RWC)检测范围
176	2025-09-06	Bionic Multimodal Augmented Somatosensory Receptor Enabled by Thermogalvanic Hydrogel 2025-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202505873 PMID:40583160	研究论文	提出一种基于热电水凝胶的自供电多模态指尖受体，用于增强触觉感知	受人类皮肤感知机制启发，首次将热电水凝胶同时作为主动机械感受器和热感受器，实现熵稳定材料指纹感知	NA	开发高灵敏度、自监督且环境稳定的电子皮肤受体，以恢复感觉障碍患者的手部功能	电子皮肤受体、热电水凝胶、材料界面热传导	人机交互与传感技术	感觉障碍	热电转换、深度学习	深度学习	热电压信号、动态差分信号	NA
177	2025-09-06	Deep Learning-Assisted Rapid Bacterial Classification Based on Raman Spectroscopy of Bacteria Lysed by Acoustically Driven Fiber-Tip Vibration 2025-Aug, Advanced science (Weinheim, Baden-Wurttemberg, Germany) DOI:10.1002/advs.202507724 PMID:40625037	研究论文	提出一种基于声流体裂解、拉曼光谱和深度学习的快速细菌分类新方法	利用声驱动的光纤尖端振动实现高效细菌裂解，暴露细胞内生物分子以增强拉曼光谱特征表达	NA	开发快速准确的细菌病原体识别技术以支持临床决策和应对抗生素耐药性	七种细菌样本	机器学习	NA	表面增强拉曼光谱(SERS), 声流体裂解技术	ResNet(残差神经网络)	光谱数据	七种细菌样本
178	2025-07-16	Transformative potential of artificial intelligence in US CDC HIV interventions: balancing innovation with health privacy 2025-Aug-01, AIDS (London, England) DOI:10.1097/QAD.0000000000004220 PMID:40643081	评论	本文探讨了人工智能（AI）在美国CDC HIV干预中的变革潜力，强调了创新与健康隐私之间的平衡	提出AI在HIV预防和治疗中的创新应用，包括机器学习（ML）、深度学习（DL）和生成式AI（Gen AI）等技术，以优化HIV护理策略和预防干预	需要解决AI应用中的偏见、伦理标准（包括健康隐私标准）的维护以及AI幻觉等风险	探索AI在HIV预防和治疗中的潜在应用，以推动更公平的健康结果	美国CDC的HIV预防公共健康策略及相关数据集	机器学习	HIV	机器学习（ML）、深度学习（DL）、生成式AI（Gen AI）	NA	复杂HIV相关数据集	NA
179	2025-09-06	MRI-based Ovarian Lesion Classification via a Foundation Segmentation Model and Multimodal Analysis: A Multicenter Study 2025-Aug, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.243412 PMID:40762846	研究论文	开发基于MRI的卵巢病变分类AI流程，结合分割模型与多模态分析	首次将Meta的Segment Anything Model（SAM）用于卵巢病变自动分割，并整合影像与临床数据构建多中心验证的DenseNet-121分类模型	回顾性研究，外部数据集样本量较小（共87例）	提升MRI卵巢病变分类的准确性与泛化能力	卵巢病变患者	医学影像分析	卵巢肿瘤	多参数MRI，深度学习	DenseNet-121，SAM	MRI影像，临床数据	621个病灶（来自532名女性），其中主数据集534例，外部验证集87例
180	2025-09-06	External Testing of a Deep Learning Model for Lung Cancer Risk from Low-Dose Chest CT 2025-Aug, Radiology IF:12.1Q1 DOI:10.1148/radiol.243393 PMID:40762850	研究论文	在亚洲健康体检队列中外部测试深度学习模型Sybil用于预测肺癌风险	首次在亚洲人群和不同吸烟史亚组（包括非/轻度吸烟者）中系统性验证Sybil模型的泛化能力	在非/轻度吸烟亚组中对未来肺癌的预测性能较差（AUC=0.56），且为单中心回顾性研究	评估深度学习模型在LDCT影像中预测肺癌风险的泛化性能	50-80岁亚洲健康体检人群的LDCT扫描数据	数字病理	肺癌	低剂量CT（LDCT）扫描	深度学习模型（Sybil）	医学影像	18,057名个体（其中2,848名重度吸烟者，9,943名非/轻度吸烟者）