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。
团队基于DamoPa医学基础模型，对39个中医证候特征（如痰、湿、火、阴虚、阳虚）进行分子层面的量化表征。通过DNA甲基化数据，将传统"望闻问切"的主观判断转化为可计算、可比较的分子网络评分。
研究发现中医特征在三个维度上展现独特优势：(1)因果涌现——中医证候往往是多系统协同失衡的结果；(2)最简预测模型——少数中医特征即可达到与大量分子指标相当的预测力；(3)超级调控节点——中医证候对应的网络节点影响范围更广。
将中医证候量化后，可以：(1)实现中医诊断的客观化和可重复性；(2)在分子层面解释"异病同治"和"同病异治"的机制；(3)将中药复方"多成分-多靶点-多通路"的作用模式转化为可计算的网络药理学模型。
AI是连接中西医的桥梁。DeepoMe的DamoPa模型以DNA甲基化信息作为"数据总线"，既能表征现代医学的分子特征，也能表征中医证候特征——两者在计算框架层面本质上没有不同，仅在复杂性层次上有差异。
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。
DNA Methylation
DNA甲基化（DNA Methylation）是在DNA序列特定位置（主要是CpG位点）添加甲基基团的表观遗传修饰。它不改变基因序列，但能调控基因表达，并随年龄、环境暴露、疾病状态动态变化——被称为"人体软件运行过程中写下的备忘录"。DeepoMe以DNA甲基化作为整个技术体系的"数据总线"，构建衰老检测、疾病预测和干预评估的统一计算框架。
Functional Medicine
功能医学（Functional Medicine）是一种关注身体功能失衡而非疾病诊断的医学范式。DeepoMe的能力组学（Capomics）为功能医学提供了技术创新——通过DNA甲基化量化器官储备、代谢网络、免疫状态等功能指标，从分子层面解释"为什么感觉不舒服但检查正常"的亚健康状态。
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）。