香港城市大学博士导师(Wai Yan Kannie Chan教授)

01、招生要求

【全奖】香港城市大学博士导师(Wai Yan Kannie Chan教授)

香港城市大学生物医学工程系研究型博士项目的申请条件由大学研究生院统一制定,各学系可在此基础上设定更高标准。

学历门槛方面,申请人须满足以下任一条件:持有认可大学颁授的研究型高等学位;或持有授课式硕士学位;或持有一级荣誉学士学位。对于内地申请者,985/211院校背景或双一流高校毕业者在评审中更具优势。

英语能力要求为:托福网考不低于79分,或雅思总分不低于6.5分,或大学英语六级成绩不低于490分。托福与雅思成绩有效期为两年,申请时须在有效期内。部分导师可能要求更高的英语标准。

申请流程强调前置沟通。申请人须先确定研究方向,直接联系潜在导师讨论研究计划与资助事宜,获得导师认可后方可提交正式申请。主要招生轮次的截止日期为每年12月,此后提交的申请视名额与资助情况酌情考虑。

资助体系包含香港博士研究生奖学金计划(HKPFS)与大学研究生奖学金。HKPFS提供每年约33万港币津贴及1.38万港币会议差旅津贴,竞争极为激烈。普通研究生奖学金每月约1.75万港币,学生须自行承担每月约3500港币学费。

02、研究方向

【全奖】香港城市大学博士导师(Wai Yan Kannie Chan教授)

Prof. Wai Yan Kannie Chan现任香港城市大学生物医学工程系与电机工程学系双聘教授。其学术履历包括香港大学学士与博士学位,后于约翰霍普金斯大学医学院放射学系从事博士后研究,2014年任助理教授,2016年加入香港城市大学。

实验室的核心技术平台聚焦于化学交换饱和转移磁共振成像(CEST-MRI)。该技术通过检测内源性或外源性对比剂中可交换质子与水分子的化学交换过程,实现pH值、代谢物浓度及蛋白质含量的定量成像,无需注射传统钆基对比剂即可获取分子水平信息。

具体研究领域可归纳为四个维度:

1. CEST-MRI技术开发与优化。团队致力于脉冲序列设计、图像重建算法及后处理方法的创新。近期工作发表于Magnetic Resonance in Medicine与IEEE Transactions on Biomedical Engineering,涵盖深度学习加速成像、运动伪影校正、多池定量分析等方向。代表性成果包括基于深度展开网络(Deep Unrolling Networks)的快速CEST成像框架,以及结合Lorentzian模型与神经表示的高精度CEST参数重建方法。

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2. 生物材料设计与应用。研究涵盖响应性水凝胶、纳米传感器及药物递送系统。Prof. Chan团队开发的水凝胶体系涉及亲疏水单元调控的高含水量电解质材料,以及受黏液启发、具有质子化驱动粘附特性的极端酸性环境适用水凝胶。相关成果发表于Joule与Cell Reports Physical Science。

3. 细胞治疗监测。利用CEST-MRI的无创特性,追踪移植细胞的存活、分布与功能状态。该技术可检测细胞代谢产生的内源性对比信号,避免传统荧光或核素标记的侵入性操作,为干细胞治疗的临床转化提供成像解决方案。

4. 肿瘤治疗评估。通过CEST-MRI监测肿瘤微环境变化,包括酸度(pH)、蛋白质合成速率及代谢状态,评估光动力疗法、化疗等治疗手段的响应。近期研究涉及胶质母细胞瘤(Glioblastoma)的反复光动力治疗疗效评估,发表于Magnetic Resonance in Medicine。

03、有想法

基于Prof. Chan的研究基础与当前技术前沿,以下研究构想具备可行性与创新性:

构想一:多模态响应性水凝胶-CEST探针耦合系统的构建

将温度/pH双响应水凝胶与PARACEST(顺磁性化学交换饱和转移)探针共价偶联,开发可注射的肿瘤微环境智能感知材料。该体系利用水凝胶在肿瘤酸性区域的溶胀-收缩相变行为,调控探针的局部浓度与交换动力学,实现"开关式"CEST信号放大。技术路径上,可借鉴Cell Reports Physical Science中质子化驱动粘附水凝胶的设计原理,结合Eu3+或Tb3+配合物的可交换水分子配位层特性,构建具有组织粘附性的智能成像-治疗一体化平台。

构想二:基于深度学习的多参数CEST肿瘤异质性自动分型

整合酰胺质子转移(APT)、核Overhauser增强(rNOE)及胍基(Guan)等多池CEST参数,开发端到端的深度学习分型模型。不同于现有研究仅关注单一参数,该构想利用Prof. Chan团队在Nature Biomedical Engineering合作发表的多模态乳腺癌数据研究经验,将CEST频谱特征与结构MRI、扩散加权成像融合,建立胶质瘤分子亚型(IDH突变状态、MGMT甲基化)的无创预测模型。关键创新点在于设计物理信息神经网络(Physics-Informed Neural Network),将Bloch-McConnell方程的磁化动力学约束嵌入损失函数,提升小样本条件下的泛化能力。

构想三:鼻-脑递送系统的CEST可视化追踪

针对帕金森病、阿尔茨海默病等中枢神经系统疾病,开发装载CEST可检测纳米颗粒的鼻腔给药温敏水凝胶。利用Joule研究中高含水量水凝胶电解质的离子传导特性,优化凝胶的鼻腔滞留时间与脑靶向效率;同时通过纳米颗粒表面修饰的胍基或羟基产生的特征CEST信号,实时无创监测药物跨越血脑屏障的动态过程。该构想直接对应Prof. Chan已获授权的"Multiple CEST Contrast Imaging Of Nose-To-Brain Drug Delivery"美国专利(US12,295,699),具备明确的知识产权基础与临床转化路径。

Prof. Chan的学术轨迹呈现典型的"工具开发-应用验证-临床转化"三阶段特征。其早期在约翰霍普金斯的工作奠定了CEST技术的物理基础,香港城市大学阶段则转向生物材料与成像技术的交叉融合。这种双系聘任的体制安排并非简单的行政归属,而是反映了当代生物医学工程研究的方法论转向:成像科学家须具备材料设计能力,材料科学家须理解成像物理原理。

从发表记录观察,Prof. Chan在Nature Materials的封面文章确立了其学术声誉,但近年工作更侧重于技术优化而非原始发现。这种策略性调整符合香港研究资助局(RGC)对临床转化价值的评估导向,也反映了CEST技术从"概念验证"向"方法成熟"的学科发展阶段。对于申请者而言,具备物理、工程背景者更易在序列开发方向取得突破,而材料、化学背景者则适合探针设计领域。

值得注意的是,Prof. Chan实验室与Nature Biomedical Engineering等顶刊的频繁合作,暗示其处于广泛的学术网络节点位置。这种网络资源对于博士生的职业发展具有隐性价值,但申请者亦需评估自身在大型合作网络中的独立贡献空间。

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