主要研究方向是运用多组学数据和人工智能技术，解析复杂疾病的分子机制，并建立药物发现和精准医疗策略和算法。包括：
（一）. 多组学数据驱动的药物作用机制解析与精准预测体系：1) 中药复杂机制的系统阐释：针对中药多成分、多靶点、多途径的特点，开发了多模态融合框架（如Herb-CMap），揭示了中药复方治疗疾病的关键活性成分、作用靶点及分子通路（Brief Bioinform, 2024，引用量 18）。通过计算系统毒理学方法，阐明了中药的肝损伤机制（Acta Pharmacol Sin, 2017, 引用量 54）; 2)药物组合与重定位的高效策略：开发了基于网络距离模型的中药配伍原理分析方法，揭示了中药对协同作用的分子基础（Brief Bioinform, 2021，引用量 154）; 3) 此外，构建了基于化学和基因组特征的药物重定位算法（DrugRepo），实现了大量已批准药物新适应症的预测（Sci Rep, 2022, 引用量 44）。
（二）. 癌症精准医疗的生物标志物发现与药物敏感性预测平台1) 癌症预后与药物敏感性生物标志物：开发了网络驱动的精准医疗平台（NetAML），利用大规模患者组学数据，构建了癌症的药物敏感性预测模型（Adv Sci, 2025）。利用计算机方法探究多发性骨髓瘤（MM）中与不良预后及药物耐药性相关，为MM的治疗提供了潜在靶点和预测生物标志物（Front Cell Dev Biol, 2021）; 2) 中医药理论指导下的精准治疗：将中医药理论与现代组学技术结合，通过研究中医“阳虚体质”对癌症预后和肿瘤免疫微环境的影响，识别了与体质相关的预后生物标志物，并发现了潜在的中药活性成分（Front Immunol, 2025）。此外，利用机器学习方法预测中药归经属性，揭示了中药归经与化合物分子特性之间的内在联系（PLoS Comput Biol, 2019），为基于中医体质的精准治疗提供了新思路。
《中医药学基础》、《中药和天然药现代研发范例解读》、《中药企业实践》、《组学技术在现代中药研究中的应用（中英双语）》、《药学科研中的思路与方法》
主要研究方向是运用多组学数据和人工智能技术，解析复杂疾病的分子机制，并建立药物发现和精准医疗策略和算法。包括：
（一）. 多组学数据驱动的药物作用机制解析与精准预测体系：1) 中药复杂机制的系统阐释：针对中药多成分、多靶点、多途径的特点，开发了多模态融合框架（如Herb-CMap），揭示了中药复方治疗疾病的关键活性成分、作用靶点及分子通路（Brief Bioinform, 2024，引用量 18）。通过计算系统毒理学方法，阐明了中药的肝损伤机制（Acta Pharmacol Sin, 2017, 引用量 54）; 2)药物组合与重定位的高效策略：开发了基于网络距离模型的中药配伍原理分析方法，揭示了中药对协同作用的分子基础（Brief Bioinform, 2021，引用量 154）; 3) 此外，构建了基于化学和基因组特征的药物重定位算法（DrugRepo），实现了大量已批准药物新适应症的预测（Sci Rep, 2022, 引用量 44）。
（二）. 癌症精准医疗的生物标志物发现与药物敏感性预测平台1) 癌症预后与药物敏感性生物标志物：开发了网络驱动的精准医疗平台（NetAML），利用大规模患者组学数据，构建了癌症的药物敏感性预测模型（Adv Sci, 2025）。利用计算机方法探究多发性骨髓瘤（MM）中与不良预后及药物耐药性相关，为MM的治疗提供了潜在靶点和预测生物标志物（Front Cell Dev Biol, 2021）; 2) 中医药理论指导下的精准治疗：将中医药理论与现代组学技术结合，通过研究中医“阳虚体质”对癌症预后和肿瘤免疫微环境的影响，识别了与体质相关的预后生物标志物，并发现了潜在的中药活性成分（Front Immunol, 2025）。此外，利用机器学习方法预测中药归经属性，揭示了中药归经与化合物分子特性之间的内在联系（PLoS Comput Biol, 2019），为基于中医体质的精准治疗提供了新思路。
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