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中大校董會全票通過盧煜明出任校長 任期5年明年1月8日履新

社會事

中大校董會全票通過盧煜明出任校長 任期5年明年1月8日履新
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中大校董會全票通過盧煜明出任校長 任期5年明年1月8日履新

2024年09月27日 11:06 最後更新:13:40

中文大學校董會全票通過中大醫學院副院長盧煜明出任下任校長,任期5年,由2025年1月8日開始生效。

中大校長遴選委員會早前推薦盧煜明出任下任校長,校董會早上召開特別會議,討論這項人事安排。

盧煜明獲中大校董會全票通過出任下任校長。資料圖片

盧煜明獲中大校董會全票通過出任下任校長。資料圖片

盧煜明周四(26日)分別與中大學生、教職員及校友會面及交流意見。有中大生表示,會面後仍不太了解盧煜明的處事及作風,對他接任下任校長持觀望態度,期望他日後有更多機會與學生接觸。有學生表示,相信盧煜明的學術成就,但要觀察他就人文社科發展的意見。

中大現任校長段崇智今年初請辭,提早在明年1月卸任。中大早前表示,盧煜明是國際著名學者,學術成就斐然,屢獲國際殊榮,現為中大醫學院副院長、化學病理學系系主任及醫學講座教授,亦為中大健康科學研究所所長及轉化腫瘤學國家重點實驗室(香港中文大學)主任。

劉國勳和盧煜明合照。劉國勳FB圖片

劉國勳和盧煜明合照。劉國勳FB圖片

中大校董、民建聯立法會議員劉國勳在社交平台貼文說,支持及歡迎盧煜明擔任此重任。他又說,中大近年校內及對外都面對不同挑戰,在中大60周年之際,先通過改革中大法案,再將有新任校長上場,他樂見中大邁向新里程碑,逐步落實中大實現良好管治,又期望新任校長盧煜明以身作則,如他承諾一樣,將中大放在「第一位」,而並非個人榮辱,繼續以「結合傳統與現代,融會中國與西方」為使命。

劉國勳指出,盧煜明帶領中大醫學院在40年間躍身成為全球前30位醫學院之一。在「世界大學學術排名」中,成為唯一晉身全球前50名的亞洲大學醫學院,相信他有能力及經驗在中大實現良好管治,同時盧煜明熟知國家政策,相信可以帶領中大為國家創科發展作出更多貢獻,擴大中大在創新領域的發展。

盧煜明是國際著名學者,屢獲國際殊榮,圖為他早前獲頒「希門尼斯-迪亞斯講座獎」,以表彰其發現母體血液中游離胎兒DNA,並作為檢測癌症等疾病的非侵入性生物標誌物的貢獻,是首位獲頒此殊榮的華人學者。資料圖片

盧煜明是國際著名學者,屢獲國際殊榮,圖為他早前獲頒「希門尼斯-迪亞斯講座獎」,以表彰其發現母體血液中游離胎兒DNA,並作為檢測癌症等疾病的非侵入性生物標誌物的貢獻,是首位獲頒此殊榮的華人學者。資料圖片

盧煜明獲中大校董會全票通過出任下任校長。資料圖片

盧煜明獲中大校董會全票通過出任下任校長。資料圖片

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一滴血揪出代謝性脂肪肝 中大醫學院聯同美國及內地成功開發早期診斷模型

2024年12月19日 16:39 最後更新:16:59

中大醫學院、美國加州大學聖地牙哥分校及溫洲醫科大學第一附屬醫院共同成功開發了一種以血液為基礎的嶄新非侵入性早期診斷代謝性脂肪肝炎模型,有望可轉化至臨床應用,為患者提供更安全及具成本效益的診斷工具。

研究詳情已刊登於著名醫學期刊《Cell Metabolism》。

中大醫學院表示,代謝相關脂肪性肝病(MASLD,簡稱「代謝性脂肪肝」),原稱非酒精性脂肪肝(NAFLD),影響全球25-30%的人口,是最常見的慢性肝臟疾病。在本港,約27%的成年人口患有此疾病。

CUHK Medicine FB

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代謝性脂肪肝通常無明顯病徵,可惡化為脂肪性肝炎(MASH)、肝硬化,甚至肝癌。故此,有需要及早識別高風險群組,使病人能及早接受治療。

肝穿刺活組織檢查(肝活檢)是目前診斷脂肪性肝炎的「黃金標準」,但檢查具創傷性,會對病人帶來潛在風險,加上費用昂貴,令臨床應用受到限制。

這項研究的通訊作者、消化疾病研究國家重點實驗室﹙香港中文大學﹚主任于君教授表示:「這個創新的早期診斷模型是基於我們在前期MASH患者樣本結合動物研究發現的可以識別MASH的相關因子,能準確識別MASLD和MASH患者,並可評估MASH的改善情況和治療效果。其診斷效能在亞洲及美洲的三個獨立隊列中得到了驗證。研究成果已申請專利並正在開發診斷試劑盒。」研究共同通訊作者、中大醫學院内科及藥物治療學系腸胃及肝臟科主任黃煒燊教授亦表示:「這項發現將有助減少不必要的肝活檢程序,以便及早發現和介入,從而降低病情惡化的風險。」

中大醫學院。資料圖片

中大醫學院。資料圖片

研究團隊從四個獨立隊列研究中,收集了700個來自香港、中國內地及美國的血清樣本。研究前期透過分析健康對照、MASLD和MASH組的臨床診斷數據,利用結果所得的6種蛋白和17種臨床變數作檢測並結合隨機森林算法和單因素邏輯回歸方法進行篩選,成功建立起一個包含2種血清蛋白生物標誌物(CK-18, CXCL10)和身體體重指數(BMI)的非入侵性生物標誌物模型N3-MASH。研究第一作者、消化疾病研究國家重點實驗室﹙香港中文大學﹚助理教授張翔解釋:「此模型能準確識別出MASLD患者, AUROC達0.954,數值(由0至1)越高代表模型表現能力越好。在MASLD患者中,N3-MASH模型能夠識別MASH患者,AUROC為0.823,靈敏度、特異性和陽性預測值分別可達62.9%、90%及88.6%。這些發現有助於早期識別MASH患者,從而使他們提前接受密切跟進和適當干預。」

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