EpiMed多组学大数据药物预测平台从多源数据融合角度出发，首次将疾病、基因、药物三者有机融合，致力于通过药物对基因调控，改善患者症状，尤其对恶性肿瘤患者、罕见病患者进行药物预测和指导，有效解决了当前“神药不神，精准不准”的行业现状以及新药研发周期长、经济成本大等诸多风险与不确定因素。团队基于系统思维，运用大数据技术和生物信息学方法，将差异表达基因按照功能分为五类，并量化基因五类之间的关系，优化以CMap模型为基础的药物发现框架结构，建立全新药物重定位模型并指导临床应用，打破了传统单一靶点的治疗方法，实现多靶点的药物治疗。

团队首创地实现了多元数据的物理融合、药物与疾病命名实体的识别以及药物疾病知识关联网络模型的构建。在临床干预方面，团队建立了符合分类的全新药物重定位模型并指导临床应用，修正了Jaccard系数算法，使之适合于差异基因分类数据，提高疾病与潜在适应症/类似物的关联强度，以此开展药物新机制的发现和临床诊疗方案的优化。

更快速和更具成本效益地实现药物研发与紧急医药需求问题的解决是我们团队一直以来追求的目标，EpiMed—多组学大数据药物预测平台将成为恶性肿瘤、罕见病患者生命最后的守护者，为药物重定位研究提供全新的模式、途径和思路，提高药物新适应症提取和利用的效率，为药物研发提供了全新路径，有望在诸多疾病治疗方面取得巨大进展。

团队在贺培凤、于琦老师等指导老师的带领下开始逐步对药物预测平台研究完善，我们共有9位成员，包括1位博士，4位在读硕士，以及4位在读本科生，研究方向涵盖医学信息学、基础医学、临床医学、计算机科学和药学等；研究方向主要有：健康医疗大数据、药物重定位、生物医学数据挖掘、基于组学数据的表观精准治疗、医学信息分析、生物医学信息学等。团队已获中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛国家级铜奖2项，第十三届ican国际创新创业大赛省二等奖，第八届“创青春”中国青年创新创业大赛铜奖等。