经过多年的努力，上海交通大学Bio-X研究院联合美国IBM沃森研究院、哈佛大学、加州大学伯克利分校等医药大数据前沿机构的研究人员通力协作，共同构建了基于医药大数据的药物互相作用搜索引擎，进而在个体化用药研究方面取得重要进展。部分研究成果已发表在近期的《核酸研究》（影响因子8.3）上。
在此项研究中，研究人员利用化合物-蛋白互作组（Chemical-ProteinInteractome, CPI）的海量数据在超级计算机上模拟药物相互作用。工作首先模拟FDA所批药物已知的相互作用指纹图谱，通过改进了的大数据挖掘算法，比较用户提交分子的指纹图谱来预测潜在药物互作，从而及时预测用药风险。
和同类预测比较后，研究人员发现该引擎的计算精度处于领先地位，因此可为规避基于药物互作的药物不良反应提供了重要信息，从而有助于实现个性化用药。
该项研究得到了研究院相关领导的支持，继而由前美国FDA访问学者、杨仑博士构思和领导。主要参与单位还包括了医药大数据研究前沿的诸多知名机构，如美国IBM沃森研究院、哈佛大学Dana-Farber肿瘤研究所、加州大学伯克利分校和复旦大学等。
上海交通大学Bio-X研究院为第一单位，罗衡为论文的首要第一作者，美国IBM沃森研究院的Ping Zhang博士为论文的并列第一作者, Hui Huang为第二作者。