项目编号: R4015-19
项目名称: 由循证研究到临床转化：首个基于临床优异应答者的基因-药物敏感度大型资源平台
项目统筹员: 吕伟欣教授（中大）
摘要
精准治疗是一有效的现代癌症治疗方法。简而言之，患者的肿瘤若具特定的基因突变，患者则对某种治癌症药物有非一般的显著成效并能大大的延长其存活率。然而，到目前为，只有少数的基因突变被转化为精准治疗。最近研究显示，临床优异应答者（Exceptional Responder；ER）具特别的基因变异及非一般的药物反应，对其详细的科学研究将提供更多癌症精准治疗的新方法。在此科学研究项目， 我们将使用100个优异应答者的基因突变进行可靠的基因-药物敏感性测试，及识别它们的药物反应特征。研究结果将用以建立亚洲首个癌症优异应答者资料库，以有效地加快精准治疗的临床测试设计（clinical trial design），从而大大提高新精准治疗临床测试成功率，及长远的影响多种癌症的精准治疗的未来开发。
*优异应答者（Exceptional Responder； ER）定义：根据美国国家癌症研究所（NCI，USA）的定义，优异应答者是指对非预期反应药物表现完全反应或明显部分良好反应（超过六个月）的患者，而这种反应通常不会在超过10%的患者中出现。
项目编号: R4035-19
项目名称: 虾类过敏的崭新诊断和治疗方案
项目统筹员: 梁廷勋教授（中大）
摘要
虾和贝类过敏影响全球约2％的人口，也是经食物引起过敏性休克的最常见原因，但目前尚无对虾过敏的治疗方法。虾过敏通常透过临床病史、阳性的虾提取物皮肤点刺试验及血液分析以进行诊断。但是临床病史常涉及主观成份，而后者的诊断测试则经常出现假阳性和阴性结果，因此阳性结果并不全然反映临床过敏反应。在过去的十年中，新出现的成分解析诊断（CRD）概念彻底革新了用于食物过敏的诊断。但虾类的各种致敏原对引起虾过敏的作用，以及它们在提高临床诊断准确性方面的用途尚不清楚。鉴于我们的初步数据表明CRD能提高虾类过敏诊断的精准度，此研究第一部分会利用从三百名虾类过敏患者及对照人士收集的大量个人、家庭、临床和实验室参数以机器学习方法层算出最佳的虾过敏诊断程式。这种程式模型除了可以提高虾类过敏的诊断精确度外，还可以减少口服激发测试的需求。另外，针对虾类过敏的治疗，我们的研究团队构建了两个虾类原肌球蛋白的新型低过敏原，并以动物实验验证了低过敏原DNA疫苗能显著降低带有虾过敏的小鼠的过敏免疫反应，同时亦能有效地增强调节免疫功能。基于我们的临床前数据，此研究的第二部分会开展一个为期十七个月的第一期临床测试，旨在探讨此低过敏原DNA疫苗在人体使用时的安全性、耐受性、免疫作用和功能。此类关键数据对于利用低过敏原DNA疫苗作为虾过敏症免疫疗法的临床应用转化和商业影响至关重要。我们预料以虾类致敏原的精确诊断程式及低过敏原疫苗的治疗方针的湛新研究发现能加强对虾过敏患者的护理和临床影响。
项目编号: R4036-19
项目名称: 香港入境羁留与弱势移民 - 探索反思，带动改善
项目统筹员: Surabhi CHOPRA教授（中大）
摘要
该项目将评估香港的入境羁留制度，特别侧重于弱势移民群体方面。我们将研究入境羁留法律，政策和实践产生的作用和影响，特别是其对酷刑幸存者，人口贩卖的受害者和低收入外来务工人员的影响。基于研究成果，我们将制定可操作的、循证的指导方针来改进这个系统。
这个项目是适时的，甚至早就应进行了。说此项目适时的，是因为香港政府最近表示其正在考虑扩大使用入境羁留（Security Bureau, January 2019）。而根据《入境条例》，政府已经实际行使了相当大的拘留权，所以说这个项目也是早就该进行的（Cap 115）。2016年，有10,749人因违反香港的移民法规而被拘留，比2015年的10,972人有所下降（Immigration Department, 2016）。但相比之下，2016年香港的监狱人口仅约为8,500人（Hong Kong Correctional Services, 2019）。尽管有大量入境人员被拘留，但相关的信息很少公开，对其进行的分析也极为稀少。
来自其他国家的比较经验表明，许多国家的入境羁留制度已经变得非常严格，而且存在程序不公平和过度使用的情况。同时还可以发现，那些在政治或社会经济上被边缘化的被拘留者，其接受法律咨询和享受正当程序的权利，以及在教育、工作和医疗保健等方面的权利更有可能被侵犯。
在这种背景下，对入境羁留制度进行审慎评估势在必行。我们建议：
1. 绘制、分析和评估香港入境羁留系统的运作体系，并追踪其对弱势被拘留者及其家人的影响。
2. 对比香港和英国的入境羁留政策，以确定最佳做法和创新，以及应避免的误区。
3. 建议对香港的入境羁留进行具体的、循证的改革，并制定操作指南以实施有益的系统性变革。
这不仅是对香港入境羁留的首次详细研究，还将为整个东亚的入境羁留的比较分析提供重要依据。我们将对应用《公开资料守则》申请获得的官方资料使用定性及法社会学方法进行调查分析；对政府人员、民间社会组织、被拘留者、被拘留者的家庭以及其他属于弱势移民群体的个人进行半结构化采访；调查专题和个案研究；并参观拘留所。除此之外，我们还将对入境羁留进行广泛的多学科间接调研。
随着项目的推进，我们会积极地将成果传达给核心利益相关者。我们计划举办研讨会，向政府官员、香港和亚洲其他地区的民间社会组织、弱势移民群体以及律师宣传我们的研究发现。在项目结束时，我们将根据我们的建议方案为政府官员组织培训。我们还将通过研究简报、学术文章和媒体展示我们的研究成果，并将其纳入未来的学术和教育活动。
项目编号: R4037-19
项目名称: 企业可持续发展的参与与企业绩效：对大中华地区上市公司的研究
项目统筹员: 卢永鸿教授（中大）
摘要
本项目建基于由2011年开始的企业可持续发展指数工作，旨在通过编制「香港商业可持续性指数」（HKBSI）以鼓励香港上市公司投入企业可持续发展。自2015年推出以来，HKBSI已发布四届并确立其认受性。 HKBSI将作为基准，引入大中华地区企业社会责任评级和认证计划。这个知识转移机制将为上市公司的ESG（环境、社会和治理）和可持续性绩效提供及时和定期的评估。为建立和推广此企业社会责任（CSR）评级和认证计划提供良好的经验基础，本项目将对上市公司的ESG和可持续性报告进行深入而全面的研究，重点关注CSR活动和绩效对公司的业务影响。
项目目标如下：
1. 采用和优化「价值--过程--影响」（VPI）模式，分析各公司在ESG /可持续发展方面的数据。
2. 研究企业社会责任在提升企业绩效的相关性。
3. 编制并发布本地和区域商业可持续发展指数，为企业社会责任评级和认证提供基准。
4. 通过启动本地和区域企业社会责任评级和认证计划，使大中华地区的上市公司投入企业可持续发展。
5. 将评级和认证计划扩展到非上市公司和中小企业。
这个企业可持续发展项目聚焦于企业和整个社会的CSR商业实践。研究CSR与企业可持续发展联系起来使企业和社会都受益的机制。本项目将抽样调查于香港联合交易所、上海证券交易所、深圳证券交易所和台湾证券交易所的上市公司，建立一个大型年度ESG和可持续发展报告的CSR数据库以进行调查。具体而言，这个项目旨在回答三个研究问题：（1）在大中华地区的公司实践企业社会责任和可持续发展是否可以带来更好的公司业绩？（2）哪些CSR的战略重点可以带来更好的企业绩效？（3）是否有可行的报告技巧可以改善持份者对企业CSR绩效的评估？
本项目中收集的研究数据将会用以编制大湾区和大中华区企业可持续发展指数 。这两个指数联同HKBSI，将提供涵盖本地和区域层面的CSR评级和认证计划。在短期内，项目的重点将放在建立本地及区域性基准，并对CSR评级和认证计划进行先导测试。从中期来看，项目将专注于促进企业对评级和认证计划的认可应用；长远目标为使该计划国际化，并将其扩展到积极履行企业社会责任和追求企业可持续性的非上市公司和中小企业。为了有效地将CSR研究知识转化为实践，香港通用检测认证有限公司将支持评级和认证计划的营销和提供第三方数据验证。
项目编号: R5013-19
项目名称: 多肽及串联质谱测序用于数据储存及读取
项目统筹员: 姚钟平博士（理大）
摘要
这是个大数据的时代。我们每天产生大量的数据，而且数据增长的速度越来越快。这些数据通常以数字的形式存储于光电磁装置。这些装置需要较大的物理空间，而且不能保存很长时间。耐久而且高密度的数据存储新方法因此十分需要，而使用分子来存储数据，是解决此问题的一个方案。
在此项目中，我们旨在开发使用多肽和串联质谱（MS / MS）测序来存储和读取数据，这是一种从未报导过的新方法。在此新方法中，不同的氨基酸被指定来对应不同的0和1的组合。存储数据时，首先将原始数据编码，成为0和1组成的长字符串，然后根据指定，将该字符串转换成氨基酸序列（即多肽）。回读数据时，对多肽进行测序，并将获得的序列转换为0和1的组合，然后将其解码为原始数据。多肽合成已商业化，而MS / MS是多肽测序最先进的技术。多肽不能太长，以确保其有效的合成和测序。因此，编码后的字符串，被分解为多个较短的部份，并在每个部份中添加一个地址符，以确保在回读数据时，可将所有部份排列成其原始顺序。用此方法，一个原始数据可存储于一个多肽混合物中，然后使用液相色谱与MS / MS联用（LC-MS / MS）进行分离和测序。我们的初步结果表明，将数据存储于多肽中并使用MS / MS测序回读数据是可行的。
此项目有五个目标：（1）优化用于数据存储和读取的多肽序列； （2）制定和优化用于数据存储的多肽的LC-MS / MS分析方案； （3）制定具有纠错能力的编码方案，将数字编码转化为氨基酸序列； （4）开发和优化软件，根据MS / MS谱图确定用于数据存储的多肽的序列； （5）组合从目标1-4得到的结果，进行较大的实际数据的存储和读取。我们已经组建了一个团队，成员具有多肽合成和测序﹑数据存储和读取﹑质谱﹑计算和生物信息学等方面的专长，可以解决此跨学科项目的各种问题。
此项目的成果可以产生重大的影响。项目的实施，可开发一种新的数据存储方法，与现有的方法相比，具有更高的数据密度及耐久性。此项目首次将数据存储与蛋白质组学技术结合起来，可以促进这两个重要领域的发展。
项目编号: R5029-19
项目名称: 用于评估和指导心血管慢性完全闭塞干预的前瞻性血管内光声/超声成像技术
项目统筹员: 林国豪博士（理大）
摘要
心血管慢性完全阻塞（CTO）是最普遍的冠心病之一，这是由于冠状动脉血管壁内胆固醇斑块的大量积聚所致。CTO可能导致胸痛、呼吸急促、中风甚至死亡。可行的低风险治疗策略之一是使用专用导丝和导管打开阻塞物。然而，该程序需要非常高水平的技能和知识。
为了减少手术时间并进一步提高手术成功率，外科医生迫切需要一种能够帮助在手术前制定最佳治疗策略并在手术过程中提供实时治疗指导的成像技术。这项研究提出了一种能够实现对冠心病介入手术，尤其是对于CTO病例，进行有效地评估和指导的新颖的成像技术。这项成像技术将光声效应提供的功能成像与高分辨率超声提供的结构成像有效地结合在一起。通过结合前视性设计，该技术可以实时提供血管和斑块形态的图像信息以及斑块特征（如冠状动脉内的成分和炎症）的信息。
项目编号: R5043-19
项目名称: 基于测图与特征分析的未来月球与火星探测任务候选着陆点优化评估
项目统筹员: 吴波博士（理大）
摘要
太空探索能扩展人类对地球和宇宙的了解，并促进人类的文明以及社会和科技的进步。作为地球最近的邻居—月球，和曾经温暖潮湿的行星—火星，它们一直是太空探索的重点。对于任何月球或火星的著陆探测任务而言，确定合适的著陆点都是至关重要。通常，着陆点的选取必须同时考虑工程约束和科学意义。为了满足工程约束，必须对地形、地貌特征进行评估，以确定安全着陆和地面操作的有利位置。而针对科学意义，该地点必须适合回答与地质演变和环境过程有关的科学问题，对行星表面的岩石和矿物的光谱分析是回答这些问题的关键。本项目将研发创新的方法来测绘和表征地形、地貌和地质特征，并综合分析这些数据，以对月球和火星上的潜在着陆点进行优化评估。
本项目的研究目标如下：
（1）研发创新的高分辨率、高精度地形测绘方法，以对地表障碍进行详细分析，支持月球和火星着陆点的评估。
（2）研发更为自动化、可靠的地貌特征提取与测绘方法，以表征月球和火星表面典型的地貌特征，支持着陆点的评估。
（3）研发岩石和矿物的多源光谱数据库，以进行光谱解译，分析地质演变和矿物成分，评估月球和火星的著陆点。
（4）综合地形、地貌和地质分析结果，系统地优化评估月球和火星上的潛在着陆点，以支持未来的探测任务。
项目编号: R5047-19
项目名称: 使用非入侵性脑部刺激及知觉学习改善青光眼患者之视觉功能及生活质素：随机临床试验
项目统筹员: 张铭恩博士（理大）
摘要
青光眼是一种复杂的疾病，因眼睛与大脑之间连接的神经细胞退化引起，导致视力逐渐下降。它亦是一种神经退化性疾病，不仅影响眼睛，还影响大脑本身，尤其是视觉皮层。尽管科研人员为恢复青光眼患者的视力进行了大量的研究工作，但当前的治疗策略只能暂缓或减慢视力丧失的速度。青光眼引致的视力衰退之情况仍然常见。至目前为止，我们依然没有任何治疗方法可以恢复已经失去的视力及视觉功能。基于周边视野的逐渐收窄，青光眼患者在处理很多重要的工作（例如阅读和日常走动）时会遇到很多困难，患者往往感到沮丧，他们的生活质素更会大幅下降。
目前针对周边视野缺损的视觉康复是采用「补偿策略」，例如使用棱镜将周边的景物投射到患者的中央视力或利用眼球运动训练以提升剩余的视力。然而，这些方法均不能真正改善视力。近年的认知神经科学研究发现，我们大脑中的神经元功能属性和神经回路是可以改变及重新连接，这过程称为神经可塑性。越来越多的证据显示，通过视觉知觉学习（即使用视觉刺激图像进行的视觉训练）和/或神经调节（即通过非侵入性大脑的刺激改变大脑活动）来改善视力。这些方法是利用青光眼患者不同视野区域的残余影像从眼睛传送至大脑。
「恢复视力」是一种崭新的方法以恢复已受损的视力及视觉功能。这种通过调节大脑功能来改善患者的视觉功能之突破性方式，已逐渐应用于临床康复的领域。尽管从实验和概念上看来是可行，我们还需要进行一项大规模的随机对照试验来评估这种新干预方法用于治疗青光眼的有效性。
项目编号: R5060-19
项目名称: 边缘学习：云端和边缘融合环境中分布式大数据分析的实现技术
项目统筹员: 郭嵩教授（理大）
摘要
如今边缘设备（例如电话、平板电脑、传感器等）的数量正以极快的速度增长，这些设备定期生成大量数据。从这样的大数据中学习对于众多智能应用（例如智慧楼宇）非常重要。传统的基于云计算环境下的方法在基于大数据机器学习方面取得了巨大的成就，特别是对于那些允许长时间响应延迟以及从边缘到云进行数据聚合的方法。为了进一步扩展分布式机器学习的应用领域，在本研究项目中我们提出了「边缘学习」的概念，这是对基于云的方法在云和边缘融合环境中进行大数据分析的一种补充。我们提出并开发将训练和推理移至边缘环境以服务于延迟敏感和隐私敏感的应用程序的场景，这些应用程序无法将数据收集到云中。为了解决因云边融合环境的固有特性而产生的挑战，我们将在该项目开发边缘学习的新技术，包括（1）协作学习架构、（2）面向学习的通信方案、（3）容错和弹性策略、（4）隐私保护和安全保证，以及（5）训练好的模型部署和更新。我们工作的一个亮点是开发一个边缘学习平台，将上述所有技术嵌入其中。我们提出的研究方法和开发的平台将使基于机器学习的应用程序能够以高效、安全的方式部署在边缘环境中，从而可以在智慧城市中快速部署支持AI的服务，这具有巨大的技术和社会意义。
项目编号: R6020-19
项目名称: 领域特定的知识图谱构建
项目统筹员: 陈雷教授（科大）
摘要
在本项目中，我们将研究并建立完整而强大的领域特定知识图谱。研究原因有下列三点。首先，许多在线应用程序的问答系统（例如在线购物网站的商业产品）中存在常见的频繁请求。在大部分现有技术中，在线购物网站中商品的常见搜索技术是基于关键字的查询，该查询返回候选实体的排名列表。但是，基于关键字的查询可能会忽略有用的隐藏信息，因为它们无法发现这些实体之间的潜在关系。因此，我们旨在构建可通过考虑实体（例如在线产品）之间的关系来改善查询结果的特定领域知识库。其次，特定领域的知识库还可以帮助客户和用户更好地了解实体的特征和属性。如果特定领域中的所有实体都通过了正确且有效的组织，则用户可以轻松找到更适合其需求的目标实体。这不仅可以应用于在线购物网站中的商业产品，而且可以应用于其他专业领域，例如医学数据库中的药品。第三，特定于领域的知识库中的实体目录也很有价值，它允许数据提供者组织及标准化实体的信息，并发布信息给用户。清晰而有组织的实体分类法使对于这些实体的推荐更加有效和高效。为了获得这些优点，我们提出了一个包含实体链接和实体分类法构建的两阶段框架，以构建特定领域的知识库。该知识库根据实体内容和专业领域知识来描述特定专业领域中的各种实体。我们将利用合作伙伴组织提供的数据，研究并使用知识图谱领域中的关键技术来实现这样的知识图谱，以实现智能实体搜索和推荐。
项目编号: R7003-19
项目名称: 超轻型低功耗大众医疗磁共振影像技术
项目统筹员: 吴学奎教授（港大）
摘要
磁共振成像（MRI）对现代医疗保健的影响极为重要，MRI现在已被纳入常规诊断程序，而大多数临床医生都视之为有价值的医疗设备技术。尽管MRI在医疗保健领域具有明显的优势和临床影响，惟其普及度甚低，在全球分布极为不均匀，约七成的人口几乎无法受惠于MRI。有见及此，我们将开发以患者为中心的低成本、超轻和超低功率的超低场（ULF）大脑MRI系统，推广到各个医疗保健领域。而作为概念验证，我们将开发一套用于大脑成像的超低场（ULF）MRI技术。此项目旨在通过设计和优化轻巧型大脑ULF MRI扫描仪以降低设备的重量、功耗和成本； 为了能更快速和舒适地进行临床脑部MRI制定相关指引；为ULF MRI设计崭新的数据采集方案和图像重建算法。此创新技术的发展将会带来一套体积小、低成本、超轻、超低功耗且易于操作的全新MRI扫描仪。