近年来网络药理学在国际上兴起，它融合系统生物学、多向药理学、计算生物学、网络分析等多学科的技术和内容,进行"疾病-表型-基因-药物"多层次网络的构建,从整体的角度去探索药物与疾病间的关联性,发现药物靶标,指导新药研发。网络药理学的研究思路一般分为两个步骤：一个是以公开发表的已有数据和公共数据库为依据，对特定药物作用机制进行预测，进而建立网络预测模型，然后预测药物作用的靶点，从生物网络平衡的角度对其药物作用的药理学机制进行解析。第二个步骤是进行实验来验证所建立的网络预测模型。以上两个步骤的实施需要相关的技术，这些技术具有相似的特点，主要为可高通量、定量、灵敏、快速、简便、可靠地获取大量数据等，现有的相关技术主要包括高通量技术、分子相互作用技术、网络分析技术等。网络药理学用于疾病基因预测、药物靶标预测、疾病分子机制挖掘及药物作用机制挖掘和药物组合设计等方面的算法。