澳门大学药学系PhD博士招生中！（导师Prof. HU）

今天我们将带大家深入解析澳门大学药学系的博士生导师Prof. HU，通过这样的“方法论”，让大家学会如何从了解一个导师开始，到后期更好地撰写套磁邮件及其他文书。

研究领域解析和深入探讨

教授的研究工作首先建立在复杂系统分析的理论基础之上。在现代药学研究中，复杂系统分析已成为理解药物作用机制、疾病发生发展规律以及药物-疾病-人体相互关系的重要工具。传统的还原论思维模式往往将复杂的生物系统简化为单一的分子靶点或信号通路，而复杂系统分析则强调系统的整体性、动态性和涌现性。

1.复杂系统分析在药学研究中的应用

在教授的研究框架中，复杂系统分析主要体现在网络药理学(Network Pharmacology)的应用上。网络药理学作为一门新兴的交叉学科，其核心理念是将疾病、药物和人体视为一个复杂的生物网络系统，通过分析网络中节点(如基因、蛋白质、代谢物)之间的相互作用关系，来揭示药物的多靶点、多通路作用机制。

这种研究范式特别适合中医药的研究，因为中医药本身就具有多成分、多靶点、多效应的特点，与网络药理学的系统性思维高度契合。

从系统生物学的角度来看，生物网络的平衡状态代表着健康状态，而疾病则可以理解为网络平衡的破坏。药物治疗的目的就是通过调节网络中的关键节点，重新建立系统的动态平衡。这种理论框架为理解复杂疾病的发病机制以及开发新的治疗策略提供了全新的视角。

教授在这一领域的贡献主要体现在将复杂网络理论与传统中医药研究相结合，开发了一系列用于中药复方作用机制解析的方法和工具。通过构建"成分-靶点-通路-疾病"多层次网络，可以系统地阐释中药复方的整体调节效应，这不仅为中医药现代化提供了科学依据，也为基于天然产物的新药发现开辟了新的途径。

2.医学数据挖掘的方法论创新

医学数据挖掘作为教授研究的第二个核心领域，代表了现代医学研究中数据驱动方法学的重要发展方向。随着生物医学大数据时代的到来，如何从海量的医学数据中提取有价值的信息，发现新的生物学规律，已成为现代医学研究的重要挑战。

在教授的研究体系中，医学数据挖掘不仅仅是一种技术手段，更是一种新的研究范式。这种范式的核心是利用机器学习、深度学习、自然语言处理等人工智能技术，从多维度、多类型的医学数据中发现隐藏的模式和规律。这些数据包括但不限于基因组学数据、蛋白质组学数据、代谢组学数据、临床数据、药物数据、专利数据等。

特别值得关注的是教授在药物专利数据挖掘方面的工作。专利数据作为技术创新的重要载体，蕴含着丰富的科技信息。通过对药物专利数据的深度挖掘，可以揭示技术发展趋势、识别创新机会、预测技术发展方向，为药物研发决策提供科学依据。这种基于专利数据的技术预测和竞争情报分析，已成为现代药物创新管理的重要工具。

从方法学角度来看，教授的研究工作体现了多种数据挖掘技术的综合应用。例如，在处理中医药文献数据时，需要运用自然语言处理技术来提取关键信息；在分析药物-疾病关系时，需要运用关联规则挖掘和聚类分析方法；在预测药物活性时，需要运用机器学习和深度学习模型。这种多技术融合的研究方法，体现了现代跨学科研究的典型特征。

3.药物创新管理的战略视角

药物创新管理作为教授研究的第三个核心领域，体现了从技术创新到产业应用的战略思维。在全球化竞争日益激烈的背景下，如何有效管理药物创新过程，提高创新效率，降低创新风险，已成为制药企业和政策制定者共同关注的重要问题。

教授在这一领域的研究主要关注中国医药创新体系的发展规律和优化策略。通过对中国医药创新网络的定量分析，揭示了创新合作的模式、特征和演化趋势。这种基于网络分析的创新管理研究方法，为理解复杂创新系统的运行规律提供了新的工具。

从全球视角来看，现代药物创新已经从封闭式创新转向开放式创新，从单一企业创新转向协同创新网络。在这种背景下，如何构建有效的创新生态系统，如何管理创新合作关系，如何保护和运用知识产权，都成为创新管理的重要议题。教授的研究工作为这些问题的解决提供了理论支持和实践指导。

特别是在中医药国际化的背景下，如何将传统中医药的优势与现代药物创新管理理念相结合，如何在保持中医药特色的同时提高国际竞争力，是一个具有重要现实意义的研究课题。教授的相关研究为中医药产业的创新发展提供了有价值的战略建议。

精读教授所发表的文章

1.人工智能在学术出版中的应用研究

教授2025年在《BMC Medicine》上发表的关于生成式人工智能在学术出版中应用指南的研究，体现了其对科技发展前沿的敏锐洞察力。这项发表在影响因子高达7.0的顶级医学期刊上的研究，通过横断面研究方法调查了医学期刊对generative artificial intelligence (GAI)使用指南的制定情况。

这项研究的重要意义在于，它不仅关注了人工智能技术本身的发展，更关注了这种技术对学术研究生态系统的影响。随着ChatGPT等大型语言模型的快速发展，学术界对AI工具在研究和出版中的使用越来越关注。教授的这项研究为建立合理的AI使用规范提供了重要的实证基础，对维护学术诚信和促进技术健康发展具有重要价值。

2.脂质纳米粒子制剂的专利化合物分析

在《Molecular Therapy Nucleic Acids》发表的关于siRNA脂质纳米粒子制剂中专利化合物的研究，展现了教授在药物递送系统专利分析方面的专业能力。脂质纳米粒子(Lipid Nanoparticles, LNPs)作为mRNA疫苗和siRNA药物的关键递送载体，其专利格局的分析对于相关企业的研发决策具有重要意义。

这项研究通过对专利数据库的深度挖掘，系统分析了LNP制剂领域的专利分布、技术发展趋势和竞争格局。这种基于专利数据的技术情报分析方法，不仅为企业的研发方向选择提供了科学依据，也为政策制定者了解产业发展状况提供了重要参考。

3.中医药现代化研究的深入探索

教授在传统中医药现代化研究方面的工作体现了其深厚的学术功底和创新思维。例如，关于Ganweikang提取物通过激活Nrf2/HO-1和MAPKs通路保护肝细胞免受氧化损伤的研究，以及关于Yuanhu Zhitong口服液治疗原发性痛经机制的网络药理学研究，都体现了现代科学技术与传统中医药理论的完美结合。

这些研究采用了网络药理学、分子对接、分子动力学模拟等先进的计算生物学方法，系统阐释了中药复方的作用机制。这种研究模式不仅提高了中医药研究的科学性和可信度，也为中医药的国际化发展奠定了坚实的科学基础。

4.跨学科合作研究的典型范例

从教授近期发表的论文可以看出，现代药学研究已经高度依赖跨学科合作。例如，在《Exploring Computational Pharmaceutics - AI and Modeling in Pharma 4.0》一书中发表的关于专利大数据分析在生物医学研发中应用的章节，体现了计算机科学、数据科学、药学、管理学等多个学科的深度融合。

这种跨学科合作模式不仅拓宽了研究的视野，也提高了研究的深度和影响力。通过与不同领域专家的合作，教授能够将复杂的理论方法应用到具体的实践问题中，产生了具有重要学术价值和实用价值的研究成果

教授的学术地位

1.国际学术声誉与认可

• 教授在国际学术界享有崇高的声誉，这一点从其丰富的学术履历和广泛的国际合作可以得到充分体现。作为澳门大学中华医药研究院的教授和项目主任，以及中药质量研究国家重点实验室医学信息学中心的副主任，教授在中医药现代化研究领域占据了重要的学术地位。
• 从发表论文的数量和质量来看，教授已发表超过297篇学术论文，其中大部分发表在SCI和SSCI期刊上。这些论文涵盖了网络药理学、药物创新、专利分析、医学数据挖掘等多个研究领域，体现了其研究工作的广度和深度。特别值得关注的是，教授的研究工作在《Nature Biotechnology》等顶级期刊上发表，这在一定程度上反映了其研究工作的国际影响力。
• 教授的H指数达到34-36，这在药学和生物医学交叉领域是一个相当可观的数字，表明其发表的论文得到了同行的广泛认可和引用。这种高引用率不仅反映了研究工作的质量，也体现了其研究成果对学科发展的推动作用。

2.学术服务与领导力

• 教授在学术服务方面的贡献同样值得关注。作为《Journal of Ethnopharmacology》和《Frontiers in Pharmacology》等国际知名期刊Network Pharmacology特刊的客座编辑，教授在推动网络药理学领域的学术发展方面发挥了重要作用。这种编辑工作不仅体现了其在该领域的权威地位，也为促进国际学术交流做出了重要贡献。
• 此外，教授还担任中国医药创新研究发展协会政策委员会委员、澳门特别行政区政府人才发展委员会委员等重要职务，这些职务体现了其在政策制定和产业发展方面的影响力。通过参与政策制定过程，教授能够将学术研究成果转化为实际的政策建议，推动相关领域的发展。

3.人才培养与学术传承

• 作为一名资深的学术导师，教授已经培养和指导了超过50名博士、硕士和博士后研究人员。这种大规模的人才培养工作不仅体现了其在学术传承方面的贡献，也为相关研究领域的持续发展提供了人才保障。
• 教授倡导的跨学科研究模式吸引了来自药学、中医药学、生物技术、生物信息学、计算机科学、经济学、管理学等不同背景的学生和研究人员。这种多元化的人才培养模式有助于培养具有综合能力的复合型人才，适应现代科学研究日益交叉融合的发展趋势。

4.产业影响与社会价值

• 教授的研究工作不仅在学术界产生了重要影响，在产业界和社会层面也产生了显著的价值。通过与企业的合作项目，如HER2靶点技术扫描和药物上市趋势分析、医疗技术扫描和政策动态分析等，教授的研究成果直接服务于产业发展需求。
• 特别是在中医药国际化方面，教授关于澳门注册中成药进入ASEAN市场可行性研究、澳门医疗器械进入欧盟市场可行性研究等项目，为澳门特别行政区的医药产业发展提供了重要的战略支持。这种产学研结合的研究模式体现了学术研究的社会价值和实践意义。

有话说

1.网络药理学的未来发展方向

• 基于对教授研究工作的深入分析，可以预见网络药理学在未来将向更加智能化、精准化的方向发展。随着人工智能技术的不断进步，特别是深度学习和大型语言模型的发展，网络药理学研究将能够处理更加复杂和多样化的生物医学数据。
• 未来的网络药理学研究可能会更加注重多组学数据的整合分析。基因组学、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多个层面的数据整合，将为构建更加完整和准确的生物网络模型提供可能。这种多组学整合的网络药理学方法将能够更加精确地预测药物效应，优化药物设计，减少药物开发的时间和成本。
• 同时，个性化网络药理学也将成为重要的发展方向。通过整合个体的基因型信息、表型特征、环境因素等多维度数据，构建个性化的药物-疾病网络模型，为实现精准医疗提供科学依据。这种个性化的网络药理学方法特别适合于中医药的"辨证论治"理念，有望推动中医药的个性化发展。

2.人工智能在药物创新中的深度应用

• 教授在人工智能与药学研究结合方面的工作，预示了这一领域的巨大发展潜力。随着生成式AI技术的快速发展，药物发现和开发过程将发生根本性的变革。
• 在药物分子设计方面，基于深度学习的分子生成模型已经显示出巨大的潜力。通过训练大规模的分子数据库，这些模型能够生成具有特定生物活性的新分子结构。教授关于利用基于自编码器的循环神经网络生成类天然产物库的研究，代表了这一领域的前沿探索。
• 在药物重定位方面，AI技术能够通过分析已知药物的多维度数据，预测其对新适应症的治疗效果。这种方法不仅能够加速新药开发过程，还能够显著降低开发成本和风险。

3.专利分析在创新管理中的战略价值

• 教授在药物专利分析方面的研究工作，揭示了专利数据作为技术情报来源的巨大价值。在知识经济时代，专利不仅是保护创新成果的法律工具，更是反映技术发展趋势、竞争格局和创新机会的重要信息载体。
• 未来的专利分析将更加注重与其他类型数据的融合。例如，将专利数据与科学文献数据、临床试验数据、市场数据等结合，构建更加全面的技术创新监测体系。这种多源数据融合的专利分析方法将能够提供更加准确和及时的技术情报，为创新决策提供更加可靠的支持。
• 同时，基于AI的专利分析技术也将得到快速发展。通过自然语言处理、机器学习等技术，能够自动化地处理大规模专利数据，识别技术趋势，预测技术发展方向，发现潜在的创新机会。

4.中医药现代化的新路径

• 教授的研究工作为中医药现代化提供了新的思路和方法。通过将现代科学技术与传统中医药理论相结合，不仅提高了中医药研究的科学性，也为中医药的国际化发展奠定了基础。
• 在未来的中医药现代化进程中，数字化和智能化将发挥越来越重要的作用。通过构建中医药大数据平台，整合古籍文献、临床经验、现代研究成果等多种信息资源，利用AI技术进行智能分析和挖掘，将能够更好地传承和发展中医药理论。
• 同时，中医药的个性化和精准化发展也将成为重要趋势。通过现代分子生物学技术阐释中医体质理论的科学内涵，结合个体基因组信息和临床表型特征，开发个性化的中医药治疗方案，实现真正意义上的"因人制宜"。

博士背景

Jasmine Li，北京中医药大学中医药学博士生，专注于中药现代化研究和中西医结合治疗慢性疾病的新策略。擅长运用系统生物学和网络药理学方法，探索复方中药的作用机制和质量控制标准。在研究中药抗炎镇痛活性成分及其分子靶点方面取得重要突破。曾获国家自然科学基金青年科学基金项目资助，研究成果发表于《Journal of Ethnopharmacology》和《Chinese Medicine》等国际知名期刊。