当前，食药同源产业在政策鼓励与消费升级的双重驱动下快速发展，但传统功效机理检测依赖细胞模型、动物模型等手段，面临技术复杂、成本高企的难题，且动物实验结果往往无法全面反映人体在体功效，导致产品研发周期长、机制解析滞后。熊江辉指出，这类传统方法不仅耗时费力 —— 一项细胞实验需数周、动物模型成本可达数十万元，更因物种差异难以精准映射人体真实生理环境，成为制约产业科学化发展的核心障碍。
深度甲基发布的 DeepVime 技术突破了这一困局。该技术仅需用户提供唾液样本，通过高通量测序捕获衰老相关基因启动子区甲基化位点，并结合自研衰老大模型，从基因网络、信号通路、天然产物靶基因及中医证候等多维度解析食药干预的功效机制。除了高内涵检测的优势，由于采用唾液样本检测，因此具有应用场景广泛、易于普及的特点。
以酪蛋白水解肽的助眠机制研究为例，DeepVime 技术通过监测受试者唾液甲基化动态变化发现，干预后第 2 天信号通路甲基化水平显著改变，同时 “润肺”“生津” 等中医证候评分提升，且神经生长因子受体基因网络激活与肌醇、催产素等神经递质调控靶点呈现关联性，清晰揭示了产品通过缓解焦虑改善睡眠的分子路径。这种无需依赖动物实验、直接从人体样本中挖掘功效证据的模式，为企业节省了大量研发成本，更让机制解析从 “实验室理论” 走向 “真实人体验证”。
在大健康产业信任构建的关键期，DeepVime 技术以低成本、高普适性的无创检测模式，为食药同源产品的健康声称提供了 “看得见的科学依据”。正如论坛专家所言，这项技术通过将复杂生理机制转化为可量化的甲基化图谱，推动产业从 “经验驱动” 迈向 “数据驱动”，为万亿级食药同源市场的标准化、科学化发展开辟了新路径。随着技术的进一步普及，未来食药产品的功效验证有望告别 “动物实验依赖”，实现 “人体在体数据说话”，让消费者真正受益于精准、透明的健康管理。
