澳门大学博士导师（HU YUANJIA教授）

招生要求

HU YUANJIA教授团队的博士招生，在遵循University of Macau通用标准的基础上，结合其跨学科研究特色，明确了以下具体要求（学校官网可查询最新细则）：

1. 学术背景：欢迎跨学科人才

硕士学位是基本门槛，专业范围覆盖Pharmacy、Chinese Medicines、Biotechnology、Bioinformatics、Computer Science、Economics、Management等。即便你是本科应届生，只要成绩优异且展现出突出的科研潜力，同样可申请直博项目。若你有数据处理、Python/R编程、网络分析或医药研发相关经历，或是曾参与科研项目、发表过论文，申请竞争力将大幅提升。

2. 语言能力：双语能力者优先

英语能力是必备条件——英语授课项目需雅思6.0（单项5.5+）或托福80+，中文授课项目则认可大学英语六级430分及以上成绩。值得一提的是，团队诸多研究涉及中药及内地合作，若你具备良好的中文听说读写能力，在科研沟通与项目推进中将更具优势。

3. 申请材料：突出科研契合度

申请表、成绩单（中英文盖章）、学位证明及认证报告、语言成绩等基础材料缺一不可。关键在于个人陈述与科研计划书：个人陈述需清晰说明你的科研兴趣，以及与HU YUANJIA教授研究方向的契合点；2-3封推荐信中，硕士导师的推荐尤为重要。若有论文、专利等科研成果，务必作为附加材料提交，这将成为申请的“加分项”。

研究方向

HU YUANJIA教授的研究始终紧扣“解决实际问题”，以复杂系统分析、医疗数据挖掘、医药创新管理为三大支柱，形成了从基础研究到产业应用的完整链条：

1. Complex systems analysis：破解“多因素交互”难题

复杂系统理论是该方向的核心工具，通过网络分析、动力学模拟等方法，揭开生物与医药领域的“黑箱”。在中药研究中，团队构建“成分-靶点-效应”网络，成功阐明Zengye-Tang治疗糖尿病、Shengmai-San类复方治疗冠心病的配伍奥秘；放眼全球，团队还分析了中欧知识创造的区域特征，为国际医药合作提供理论支撑。

2. Medical data mining：从数据中挖掘医药创新密码

海量医疗数据是该方向的“金矿”。团队既通过自编码器循环神经网络生成类天然产物库，助力新药研发；也挖掘小分子抑制剂专利数据，为药物分子设计提供参考；更通过分析中国获批肿瘤新药的临床试验特征，为本土药企指明研发方向。Nature Biotechnology上发表的诱导多能干细胞专利与临床数据研究，便是该方向的代表性成果。

3. Pharmaceutical innovation management：打通“从实验室到病床”的通道

医药创新不仅需要技术，更需要科学的管理与政策支持。HU YUANJIA教授团队聚焦这一领域，既研究医药创新的经济价值，通过专利统计量化药物创新的效益；也参与佛得角中药监管体系、粤港澳大湾区中药政策协同等具体研究，为医药创新“保驾护航”。“缩小实验室到病床的差距”，正是该方向的核心使命。

Mason博士有想法

基于团队现有研究积累，结合技术发展趋势，以下三个创新研究计划已具备明确的实施路径，期待有志者共同推进：

1. 抗阿尔茨海默病中药活性成分的“网络+AI”挖掘

阿尔茨海默病治疗药物研发难度大，中药的多成分优势或可提供新思路。本计划先构建“中药成分-疾病靶点-病理通路”复杂网络，锁定核心作用成分；再利用生成式AI对这些成分进行结构优化，生成高活性衍生物；最后通过分子对接与细胞实验验证效果。这种“网络解析+AI设计”的模式，将大幅提升中药活性成分研发的效率与精准度。

2. 肿瘤靶向药研发的“专利-临床”双数据融合分析

药企在肿瘤靶向药研发中常面临“专利风险不明”“临床前景难测”的问题。本计划将整合全球肿瘤靶向药专利数据（如BCMA纳米抗体专利）与临床 trial数据，提取靶点、作用机制等关键特征，构建机器学习模型，分析专利布局密度、临床阶段与研发成功率的关联。最终形成的“专利-临床”双重评估工具，可直接为药企研发决策提供支撑。

3. 粤港澳大湾区中药创新的“政策-产业-技术”协同研究

大湾区“一国两制”的独特背景，既为中药创新提供机遇，也带来政策协调难题。本计划将构建“政策-产业-技术”三维网络，分析政府、企业、高校等主体的互动关系；结合专利与产业数据，评估现有协同机制的效果；最终针对跨区域审批、产学研合作等痛点，提出具体的优化建议，助力大湾区打造中药创新高地。为经济问题分心。