DeepoMe · SteeraMed 研究门户
医生给方向，模型自己走稳——我们把衰老、疾病与干预编码为可计算的网络，让每一次个体化决策都有证据链可循。
本网站内容仅供科研参考，不构成医疗建议。
三层架构
先建评测基础设施（Bench 量化能力），再做工程化服务（Map 把能力变成工作流），最终落到个体化应用（N-of-1 干预推理）——三层共用同一份证据底座。
基础设施层
给 AI 生成的生物学地图一个统一的坐标系。
动机 Why
AI 能生成「衰老模块」，但没有统一基准就无法回答「哪个更好」。药物重定位需要一个可复现、可比较的人体尺度试验场。
服务 What
332 模块 × 1,916 小分子 × 5 个慢性病任务（扩展至 23 个疾病类别）的评测基础设施：冻结协议保证可复现，在线 Demo 复现论文的 AI Agent 提议-评分-反思-精炼循环，数据与代码全部开源。
愿景 Where
自学习智能体：模块图谱不再依赖人手维护，而是随文献自动生长。核心发现——不存在普遍最优的生物地图，不同疾病需要不同的模块组合。
工程化层
证据不该散落在数千篇文献里，它应该长成一张可导航的地图。
动机 Why
医生与研究者需要的是「从个体状态到干预选项」的导航，而不是更多的文献堆。证据需要被组织、被版本化、被追溯。
服务 What
把 Bench 验证过的能力工程化为版本化、证据感知的导航地图：个人状态投影服务个体用户；工业级研究工作流（疾病再分类 → 患者分层 → 药物重定位 → 靶点发现）服务药企与研发团队。
愿景 Where
成为长寿医学的可计算数据底盘——临床沟通与工业研发共用同一张地图、同一套证据链。
应用层
长寿干预本质是 N=1 试验，群体平均回答不了「对我有效吗」。
动机 Why
65 岁以上多病共存率达 42.4%，一病一模型范式失灵。每个人的衰老轨迹都不同，需要能对「这一个体」做反事实推理的模型。
服务 What
DNA 甲基化读取个体状态，DNet 依赖网络（108 术语、1,121 条边）打通中西医学体系，PPI 网络连接药物靶标——收敛为四层证据链（个体状态 → 驾驭对齐 → 机制 → 置信度），并转译为临床沟通三面板。
愿景 Where
从回顾性验证（四疾病药物筛选，RA Recall@10 = 51.7%，5.8× 随机基线）走向前瞻性精准干预闭环：靶点接合验证 → 临床标志物响应 → 个体化处方。