Chapter ID: README Status: Published
"Why is life science still busy collecting 'leaves' like natural history? Why can't it start from a first principle and deduce the mysteries of life like theoretical physics?"
“为什么生命科学像‘博物学’一样，还在忙着‘收集树叶’和实验证据？为什么它不能像理论物理学那样，从一个第一性原理出发，用演绎法推演生命的奥秘？”
— 熊江辉 (Dr. Xiong Jianghui) · 珞珈山之问
《根因医学》 是一部探索生命底层逻辑的宣言，也是 DeepKang® 生命计算系统的理论基石。
在过去的一百年里，现代医学被**“结构决定论”**统治——我们试图通过修补破损的零件（器官/分子）来恢复健康。然而，在面对衰老、复杂慢性病和多病共存时，这种“修车式”的模式已触碰天花板。
本书基于AI for Science 和 复杂性科学，提出了一个颠覆性的第一性原理：
Life is a set of Capacity Reserves evolved to adapt to environmental challenges.
生命，是适应环境的能力集合体。
基于此，我们构建了根因医学的理论大厦：
- 重构观：健康不是结构的完好，而是**能力储备（Capacity Reserve）**的充盈。
- 方法论：从“对抗症状”转向“内源机能唤醒”与“系统性修复”。
- 工具与验证：利用 DNA 甲基化作为存储介质，通过 AI 解码生命的“源代码”。
本仓库包含《根因医学》的核心篇章：
- 序言：生物医学的“理论物理时刻”
- 从归纳法到演绎法：医学需要自己的牛顿定律。
- 第一章：重构——生命的第一性原理
- 结构只是投影，储备才是本体。环境如何编程生命？
- 第二章：根因——从第一性原理推演出的“三层框架”
- L1 根因 (Omics) → L2 功能 (Network) → L3 表型 (Phenotype)。
- 第三章：应用一——心身医学的认知突围
- 心理韧性的生物学本质：神经系统的能量与稳态储备。
- 第四章：应用二——中医科学化的认知突围
- AI 时代的“气”（线粒体）、“阴阳”（稳态）与“肾精”（再生）。
- 第五章：展望——根因医学的科学疆域与未来图景
- 连接表观遗传、复杂科学与 AI4Science 的终极图景。
本书的理论并非空谈，而是有着坚实的工程化实现。我们正在构建“生命模型工程化” (Engineering the Life Model) 的基础设施：
-
Capome®: 基于表观遗传的多维衰老检测，用于量化“能力储备”。
Capome® 建立了一座从微观底座到宏观功能的量化大厦：
- 底座：11项 衰老标志（Aging Hallmarks）
- 支柱：18项 器官老化 + 12项 代谢老化 + 9项 免疫老化
- 集成：6项 整体功能评估
关注 “深度甲基” (DeepoMe) 公众号，获取详细指标解读。
-
DeepKang® System: 基于本书“三层框架”构建的 AI 归因与推演引擎。
访问 http://DeepKang.ai ，体验从微观组学到宏观表型的因果推演可视化。
熊江辉 (Dr. Xiong Jianghui)
深度甲基 (DeepoMe) 创始人兼首席科学家。工学博士、医学硕士。
他致力于将 AI for Science 引入衰老研究，建立可计算、可实测的“根因医学”体系，推动医学从“经验医学”向“第一性原理医学”的范式跃迁。
关注 “深度甲基” (DeepoMe) 公众号，获取本书最新章节更新、Capome®检测技术详解及DeepKang系统的技术进展。