澳洲南澳大学全奖博士项目招生中！

今天，我们为大家解析的是南澳大学博士研究项目。

“A microfabricated "brain tumour on a chip" for radiobiological studies ”

学校及院系介绍

学校概况:

南澳大学（University of South Australia, UniSA）是澳大利亚知名的研究型大学，位于阿德莱德市。南澳大学注重学术研究与社会应用的结合，尤其以在科技创新和国际合作领域的卓越表现而著称。学校拥有先进的实验设施和开放包容的国际化学术氛围，为全球学生提供高水平的学习与研究机会。

院校介绍：

• 研究团队：本项目由南澳大学生物工程团队主导，该团队在癌症治疗与纳米技术领域有着深厚的研究基础，特别注重跨学科协作。
• 教授队伍：由Benjamin Thierry教授领衔，其专长涵盖纳米技术、生物传感器及肿瘤治疗，教授团队与全球多家知名研究机构保持紧密合作。

项目专业介绍

本次博士项目主要集中在生物医学工程、肿瘤生物学与纳米技术领域，研究内容围绕“脑肿瘤芯片”的设计及其在放射生物学中的应用。

通过生物工程技术模拟脑肿瘤微环境，研究旨在为优化放射治疗方案提供科学依据，并致力于培养具有跨学科研究能力的未来科研人才。

申请要求

1.学历背景：

申请者需具备化学分析、生物工程、分子生物学、医学物理、癌症生物学或纳米技术等相关领域的硕士学位。

2.语言能力：

需提供有效的英语水平证明（如IELTS、TOEFL），或通过学术发表证明英语能力符合要求。

3. 申请流程

• 提交材料：包括个人简历、推荐信（3名推荐人）及意向书，明确表达申请动机与研究方向。
• 申请截止：建议尽早提交申请，仅对入围候选人进行联系。

项目特色与优势

1. 项目背景与意义

脑肿瘤的治疗是当前医学研究的重大挑战。传统的体外肿瘤模型难以精准模拟脑肿瘤的复杂微环境，限制了对放射治疗机制的研究。本项目旨在开发“脑肿瘤芯片”技术，通过模拟肿瘤细胞与脑微环境的交互，为优化放射治疗提供实验平台。

2. 核心研究内容

• 芯片设计：研发支持脑肿瘤细胞长期培养的微结构化生物芯片。
• 多元细胞共培养：通过患者活检样本重现脑肿瘤微环境，为实验提供更高的生物学真实性。
• 放射生物学研究：探索FLASH和质子束放疗在芯片模型中的作用机制，为优化治疗方案提供理论依据。

3. 技术特色

依托ANFF设施，开展精密的微制造和芯片设计。

结合前沿的放疗技术及国际合作，拓展癌症治疗研究视角。

将纳米技术与生物医学工程相结合，提高模型的实验可重复性与临床转化能力。

有话说

创新思考

1. 交叉学科：

本项目位于生物医学工程、纳米技术、分子生物学和医学物理等领域的交汇点，通过整合多学科的技术与理论，致力于解决脑肿瘤治疗中的复杂问题。研究涵盖脑肿瘤微环境的精确模拟、前沿放射生物学的应用，以及微结构芯片的设计与制造，是一个高度跨学科、技术密集的研究项目。

2. 研究目标

本项目的主要目标是开发一种高仿真度的“脑肿瘤芯片”，以精确模拟脑肿瘤的微环境及其与周围非肿瘤细胞的交互作用。这种芯片作为一种先进的体外研究工具，旨在替代部分动物实验，用于评估不同放射疗法（如FLASH放疗和质子束放疗）对肿瘤的效果，并为临床治疗策略优化提供可靠的数据支持。

3. 技术手段

• 芯片设计与制造：采用微结构化制造技术和先进的微流体平台，设计支持肿瘤细胞长期培养和复杂微环境重现的“脑肿瘤芯片”。
• 共培养技术：通过长期共培养肿瘤细胞和非肿瘤脑细胞，再现脑肿瘤的多细胞动态微环境。
• 放射治疗实验：利用FLASH放疗和质子束放疗等国际先进技术，在芯片模型上开展实验，评估肿瘤细胞及其微环境对治疗的响应。

4. 理论贡献

• 学术突破：项目为肿瘤微环境研究提供了全新的体外模型，从单一细胞系统研究提升至多细胞网络，推动了实验研究的精细化和多维度分析。
• 放射生物学创新：揭示了不同放疗模式下，肿瘤细胞与其微环境的特异性响应机制，为个性化治疗理论奠定基础。

5. 应用价值

• 实验替代性：芯片模型减少对动物实验的依赖，不仅符合伦理要求，还提升了实验效率和数据可靠性。
• 临床指导性：通过模拟患者特定肿瘤特性，助力放射治疗方案优化，为患者的个性化治疗提供科学依据。

创新思考

1. 前沿方向：

• 肿瘤免疫微环境研究：通过在现有芯片中引入免疫细胞，研究肿瘤与免疫系统的交互机制，分析肿瘤免疫逃逸现象，并为免疫治疗提供基础数据支持。
• 动态治疗响应研究：在芯片模型中模拟多种治疗方式的协同作用，评估综合治疗效果，探索最优组合策略。

2. 技术手段

• 人工智能（AI）：利用机器学习算法对芯片实验数据进行实时分析，动态追踪肿瘤细胞对治疗的行为变化，优化治疗效果预测模型。
• 高通量筛选技术：结合芯片模型与高通量检测平台，快速筛选最优放射治疗参数或潜在抗癌药物，提高药物研发效率。

3. 理论框架

• 动态演化模型：建立肿瘤细胞、非肿瘤细胞及放射治疗交互作用的数学模型，模拟肿瘤微环境的动态变化，为治疗参数优化提供理论支撑。
• 多层次分析框架：综合分子、细胞和组织水平的数据，探索肿瘤对多种治疗方式的多层次响应机制，揭示复杂的肿瘤适应性。

4. 应用拓展

• 药物研发：利用芯片模型加速新型抗癌药物的筛选和评价，为抗脑肿瘤药物开发提供高效工具。
• 精准医学：开发基于患者肿瘤特性的定制化芯片模型，探索个性化治疗策略，为脑肿瘤患者提供更精准的治疗选择。

5. 实践意义

• 医疗资源节约：通过替代动物实验减少伦理争议与实验成本，使更多研究资金集中于技术开发和临床应用。
• 治疗效果提升：通过优化治疗方案，提高脑肿瘤患者的生存率及生活质量，为临床治疗提供更科学的依据。

6. 国际视野

• 跨国合作：与国际顶尖研究机构（如法国居里研究所）合作，推动多领域技术交流，实现资源与成果共享。
• 技术标准化：引领芯片制造与实验方法的国际标准化，增强研究结果的可重复性及全球影响力。

7. 交叉创新

• 多领域整合：将生物工程、纳米技术与人工智能深度结合，促进芯片技术向更复杂、更高效的方向发展，解决多学科交叉领域的关键难题。
• 个性化定制：设计模块化芯片平台，可适配不同类型肿瘤研究需求，为未来医学研究提供灵活工具。

8. 其他创新点

• 数据共享与开放平台：建设开放式研究平台，允许全球科研团队共享数据与技术成果，形成高效的研究网络。
• 教学与科研结合：将项目研究成果应用于高等教育，为未来跨学科研究培养下一代优秀人才。

博士背景

Benzene,化学化工学院博士生，专注于有机合成化学和绿色化学研究。擅长运用计算化学和人工智能辅助设计方法，探索新型催化剂和环境友好型合成路径。在研究光驱动CO2还原制备高附加值化学品方面取得重要突破。研究成果发表于《Journal of the American Chemical Society》和《Angewandte Chemie》等顶级期刊。