导师简介
如果你想申请香港大学医学博士，那今天这期文章解析可能对你有用！今天Mason学长为大家详细解析香港大学的Prof.Chan的研究领域和代表文章，同时，我们也推出了新的内容“科研想法&开题立意”，为同学们的科研规划提供一些参考，并且会对如何申请该导师提出实用的建议！方便大家进行套磁！后续我们也将陆续解析其他大学和专业的导师，欢迎大家关注！
教授现任香港大学李嘉诚医学院风湿病学临床助理教授，专注于风湿免疫学领域的研究。她于2013年毕业于香港大学，获得医学学士学位，随后于2014年加入香港大学医学院的瑰丽玛医院。
从2016年起，陈教授成为英国皇家医师学院的会员，并在瑰丽玛医院完成了风湿病学和内科学的专科训练。陈教授曾获得李树凡内科奖学金，以支持她在系统性红斑狼疮（SLE）方面的研究，尤其是关于疾病亚型的遗传学与功能性分析。此外，她还参与了亚太地区红斑狼疮合作项目，致力于改善SLE患者的临床预后。
研究领域
教授的研究方向集中在炎症性关节炎、系统性红斑狼疮（SLE）、风湿免疫性疾病的影像学诊断，以及基因和免疫系统在这些疾病中的作用。
她特别关注SLE患者的遗传机制和免疫机制，致力于通过先进的影像技术（如MRI）评估关节损伤、疾病活动性及治疗效果。教授还积极探索人工智能（AI）和深度学习算法在医学影像中的应用，特别是其在轴性脊柱关节病（axial spondyloarthritis, Axial SpA）诊断中的潜力，旨在提高MRI影像分析的自动化效率。
通过多学科的合作，教授的研究不仅为疾病的早期诊断提供了新的思路，也为个性化治疗方案的制定奠定了基础。她的研究还推动了人工智能在医学影像学中的应用，为医学领域向智能化、精准化的方向发展提供了有力支持。
研究分析
1.“Validation of the International Myositis Assessment and Clinical Studies Group guideline on cancer risk stratification”
期刊: Rheumatology
研究内容: 本研究验证了国际肌炎评估与临床研究小组（IMACS）关于肌炎患者癌症风险分层的指南，并探讨了不同肌炎亚型患者的癌症风险评估标准。
重要发现: 研究表明，特定类型的肌炎患者具有较高的癌症风险，现有的癌症风险评估工具需要进一步改进。
2.“Cost-Effectiveness of Biosimilars vs Leflunomide in Patients With Rheumatoid Arthritis”
期刊: Jama Network Open
研究内容: 本研究比较了类风湿关节炎患者使用生物类似药与使用来氟米特（Leflunomide）治疗的成本效益。
重要发现: 生物类似药在经济效益方面优于传统药物，且其临床效果相当。
3.“MRI for axial SpA: diagnosis, disease activity assessment and recent advances”
期刊: International Journal of Rheumatic Diseases
研究内容: 该综述文章总结了MRI在轴性脊柱关节病中的应用，特别是其在早期诊断、疾病活动性评估及治疗效果监测中的重要作用。
重要发现: 新型MRI成像序列在轴性脊柱关节病的早期诊断和疗效评估中具有重要意义。
4.“A deep neural network for MRI spinal inflammation in axial spondyloarthritis”
期刊: European Spine Journal
研究内容: 本研究提出了一种深度神经网络模型，用于自动化分析轴性脊柱关节病患者的MRI影像，评估脊柱炎症的程度。
重要发现: 该模型能够高效、准确地识别并量化脊柱炎症，为临床诊断提供辅助工具。
5.“Risk of autoimmune diseases following COVID-19 and the potential protective effect from vaccination: a population-based cohort study”
期刊: EClinicalMedicine
研究内容: 本研究探讨了COVID-19感染后自身免疫性疾病的发生风险，并分析了疫苗接种是否具有预防作用。
重要发现: COVID-19感染显著增加了自身免疫疾病的风险，而疫苗接种能够在一定程度上降低这种风险。
6.“Risk and Factors associated with disease manifestations in systemic lupus erythematosus - lupus nephritis (RIFLE-LN): a ten-year riskprediction strategy derived from a cohort of 1652 patients”
期刊: Frontiers in Immunology
研究内容: 本研究开发了一个基于十年数据的狼疮性肾炎风险预测模型，旨在帮助临床医生预测SLE患者发生狼疮性肾炎的风险。
重要发现: 该模型能够准确预测哪些患者可能发展为狼疮性肾炎，从而指导个性化治疗。
项目分析
1.使用MRI影像学技术评估轴性脊柱关节病（Axial SpA）的临床进展
研究领域: 影像学、轴性脊柱关节病
研究内容: 本项目研究如何利用MRI影像学技术结合新的成像序列评估轴性脊柱关节病的诊断标准、疾病活动性及治疗效果。
重要发现: 改进后的MRI成像技术有助于早期诊断轴性脊柱关节病，并准确评估疾病活动性。
2.自体免疫性疾病与COVID-19之间的关系
研究领域: 自身免疫性疾病、COVID-19、疫苗
研究内容: 研究旨在分析COVID-19感染与自身免疫性疾病之间的关系，并探讨疫苗接种对降低该风险的潜在作用。
重要发现: 研究确认了COVID-19对免疫系统的影响，并提供了疫苗在预防自身免疫疾病方面的证据。
3.系统性红斑狼疮的亚型及其遗传机制研究
研究领域: 系统性红斑狼疮、遗传学
研究内容: 本项目关注SLE的不同临床亚型的遗传特征及其对免疫系统的影响。
重要发现: 研究揭示了SLE不同亚型在遗传背景和免疫机制上的差异。
研究想法
（1）基于AI与MRI影像分析的个性化治疗方案制定
- 创新思路：结合AI深度学习算法和MRI影像数据，开发个性化治疗策略模型。通过分析患者的影像学特征、免疫学参数和临床表现，能够精准预测患者的治疗反应并优化治疗方案。
- 开题立意：通过建立一个智能化平台，将影像数据与患者的临床特征和免疫参数相结合，使用机器学习算法预测最佳治疗方案。
（2）新型生物标志物在系统性红斑狼疮（SLE）中的早期诊断和疾病预测应用
- 创新思路：探索新型生物标志物（如特定免疫细胞亚群、细胞因子、代谢产物等），并通过多组学数据（转录组、蛋白组、代谢组学等）建立早期诊断模型。通过AI和机器学习技术对这些生物标志物进行深度挖掘，构建一个多维度的生物标志物库。
- 开题立意：该研究通过大规模样本分析和生物信息学技术，挖掘SLE的潜在生物标志物，为临床提供新的早期诊断工具，并开发用于疾病活动性监测的生物标志物。
（3）结合免疫组学和影像学的系统性红斑狼疮（SLE）亚型分类与免疫反应机制研究
- 创新思路：结合免疫组学（如单细胞RNA测序、T细胞谱系分析等）与影像学数据，研究SLE患者的免疫亚型与不同亚型的影像学表现之间的关系，探索免疫机制如何影响不同亚型的临床表现。
- 开题立意：此研究可为SLE的亚型分类提供更精准的分子标志物，并揭示免疫反应在不同亚型中的作用。
（4）COVID-19疫苗接种对免疫系统的长期影响及其与自身免疫性疾病发病风险的关联研究
- 创新思路：开展大规模、多中心的临床队列研究，跟踪COVID-19疫苗接种者的免疫系统变化，并分析其与自身免疫性疾病的发病风险之间的关联。通过血清学标志物、免疫学数据和疾病发生率数据，探索疫苗对免疫系统长期影响的机制。
- 开题立意：通过此研究，可以为COVID-19疫苗的长期安全性提供数据支持，并为未来疫苗的设计以及免疫系统相关疾病的预防策略提供重要参考。
申请建议
（1）学术背景与科研准备
- 扎实的基础学科知识：申请者应具备医学、免疫学、影像学等相关基础学科的知识。建议申请者提前学习相关课程或广泛阅读SLE、Axial SpA等风湿免疫学领域的最新文献。
- 参与科研项目：能够参与风湿免疫学、影像学等领域的科研项目，尤其是涉及MRI影像学、人工智能、免疫学等方面的项目，能够增加申请的竞争力。
- 发表学术论文：尽量在本科或硕士阶段发表一篇与风湿免疫学或影像学相关的学术论文，特别是涉及免疫学、影像数据处理或临床病例的研究。如果论文已经被SCI期刊收录或在国际会议上展示过，能够为申请加分。
（2）技术能力与创新思维
- 申请者应具备一定的计算机科学、人工智能或大数据分析能力，熟悉相关编程语言（如Python、R等）和工具，能运用机器学习、医学影像处理等方法解决问题。
- 技术提升建议：参加在线课程，掌握Python编程、机器学习基础、医学影像处理软件（如FSL、SPM等）等技术。
（3）动机与研究兴趣
- 明确的研究目标与动机：在申请邮件中清晰表达你对风湿免疫学、影像学以及AI在医学中的应用的兴趣，并明确指出你希望通过博士研究解决的科学问题或临床挑战。
- 与你的背景相关的研究兴趣：申请者可以结合自己的本科或硕士背景，说明为何对教授的研究方向感兴趣，如何利用自己的学术背景与教授的研究互补。尤其是在免疫学、影像学、AI技术等方面的专业知识和经验，将有助于你形成符合教授研究领域的合适研究方案。
博士背景
Edward。985医学院博士生，专注于肿瘤免疫治疗和精准医学研究。擅长运用基因编辑技术和人工智能算法，探索个体化癌症治疗策略。在研究CAR-T细胞疗法改良方面取得重要突破。曾获国家奖学金和中华医学会青年科学家奖。研究成果发表于《Nature Medicine》和《Cancer Cell》等顶级期刊。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
