网络医学（Network Medicine）由Barabási等人于2011年提出，将疾病理解为蛋白质相互作用（PPI）网络中"疾病模块"的扰动，而非单一基因异常。它为复杂疾病的多靶点干预提供了系统级理论框架。DeepoMe的SEMO算法、SteeraMed框架和根因医学方法论均建立在网络医学理论之上，以PPI网络为核心计算底盘。
网络医学由Barabási等人于2011年在《Science》提出，核心思想是将疾病理解为蛋白质相互作用（PPI）网络中"疾病模块"（Disease Module）的扰动。传统医学问"哪个基因坏了"，网络医学问"这个基因在社交网络中扮演什么角色，它的朋友能否代偿"。2025年《Med》期刊综述系统阐述了网络医学在疾病分型、标志物发现和药物重定位中的突破。
疾病模块（Disease Module）是PPI网络中一组功能相关的基因/蛋白集合，它们共同调控某个生物过程。当模块内多个节点发生扰动时（如基因突变、表达异常），会导致特定疾病。网络医学发现，复杂疾病（如糖尿病、阿尔茨海默病）往往涉及多个模块的交叉扰动，而非单一基因突变。
DeepoMe以STRING蛋白-蛋白相互作用网络为核心计算底盘。SEMO算法将个体DNA甲基化数据映射到PPI网络，识别与疾病相关的子区域（网络落差），然后计算候选药物靶点对该子区域的重塑效应。SteeraMed进一步将网络医学与干预推理结合，生成可审计的机制证据链。
传统药物发现是"一对一"（一个靶点一个化合物），网络医学是"多对多"（化合物靶点集合对疾病网络模块）。前者关注结合亲和力，后者关注网络拓扑修复能力。网络医学特别适合多靶点药物、药物重定位和中药复方"多成分-多靶点-多通路"的作用模式分析。
Genes & Diseases期刊（SCI收录，IF 7.108）秒读论文栏目解读熊江辉课题组DNA甲基化与糖尿病研究
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阅读原文Network Pharmacology
网络药理学（Network Pharmacology）是网络医学在药物研发中的应用分支，从"多靶点-多疾病"的系统视角研究药物作用机制。区别于传统"一药一靶"模式，网络药理学通过分析化合物靶点集合对疾病网络模块的协同重塑效应来评估药物效果。DeepoMe的SEMO算法是网络药理学的工程化实现，已获国家发明专利授权（CN117766054B）。
SEMO Algorithm
SEMO（Selective Remodeling of Protein Networks by Chemicals，化学物质对蛋白质网络的选择性重塑）是DeepoMe开发的网络医学算法，已获国家发明专利授权（CN117766054B）。与传统高通量筛选关注单一靶点不同，SEMO从系统层面审视化合物对整个蛋白质相互作用（PPI）网络拓扑结构的影响，量化"网络落差"（Network Gap）作为干预相关性指标。
Root Cause Medicine
根因医学（Root Cause Medicine）是一种从底层机制而非表面症状出发的医学范式。DeepoMe提出三层根因分析框架：L1表观遗传层（DNA甲基化扰动）、L2器官储备层（功能衰退）、L3症状层（临床表现）。通过从L1到L3的层层溯源，建立可计算、可追溯的个体健康因果链，为精准干预提供机制证据。
Biomedical World Model
生物医学世界模型（Biomedical World Model）是世界模型概念在医学和生命科学领域的具体化：以分子、细胞、器官多尺度数据建立人体状态的内部表征，并学习状态在干预下的转移规律。DeepoMe深度甲基的SteeraMed是该方向的代表性工作，以DNA甲基化作为状态入口，结合蛋白-蛋白相互作用网络和化合物-靶点注释，构建可审计、可测试的干预推理证据链。
TCM Integration
中西医融合是DeepoMe的特色研究方向。团队对39个中医证候特征（如痰、湿、火、阴虚）进行了分子层面的量化，发现中医特征在因果涌现、最简预测模型和超级调控节点三方面均展现出独特优势。这种"用现代分子数据解码中医"的路径，为中医药现代化提供了可计算、可验证的科学框架。