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学生创新创业成果在校内展出（学校提供） |
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华南理工大学入选高校类基地前10名（学校提供） |
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文/羊城晚报记者 陈亮 通讯员 华轩 图/学校提供 近日，华南理工大学科研领域喜讯频传，不仅与清华大学、复旦大学等高校一同入选中国科协发布的2019年大众创新示范基地评估高校类基地前10名，PCT（专利合作协定）专利申请量更是跻身全球教育机构前五、中国高校前三。 此外，学校在脑科学技术、人工智能和生物医学信息分析交叉学科研究中取得了新突破、新成果，发现了脑电生物标记物可预测抗抑郁药治疗反应。 A 创新成果显著， 入选高校类国家级 双创示范基地10强 2019年5月至8月，根据国务院要求，由国家发展改革委与中国科协牵头，会同教育部、工信部、国资委、中科院等部门，对全国120家大众创业万众创新示范基地组织开展评估。在评估中，华南理工大学总结形成的一批可复制可推广经验获得肯定。 在中国科协、国家发展改革委共同发布的《2019年双创示范基地建设与进展情况评估报告》中，对华南理工大学通过打造“一校三区”创新创业生态圈，为师生提供包括工商注册、项目申报、企业管理技能培训、法律咨询、专利代理等全方位的服务，在校外依托华南理工大学国家大学科技园创新园区，成功申请成果产业化扶持专项，搭建起全流程孵化转化链条等做法给予了高度肯定。 报告特别提到华工机器人创新基地积极引导学生申请专利，推动构建学科竞赛的成果孵化、转化体系，近四年申请 335 项国家专利，目前发明授权 27 项，实用新型授权 119 项。此外，报告专门介绍了华工积极参与粤港澳大湾区科技创新走廊、粤港澳大湾区国际科创中心等国家重大战略，共建国家重点实验室及参与港珠澳大桥等重点建设项目，不断发挥创新源头的基础支撑作用。 近年来，华工进一步加强创新创业工作的顶层设计，相继出台20余个“双创”激励政策和举措，加速推进双创体制机制改革和创新，在“三创型”人才培养、创新创业项目孵化及科技成果转化等方面成效显著，形成了特色明显、体系完善、示范引导及辐射作用突出的工作格局。 B 国际专利布局初见成效， PCT专利申请量170件居广东第一 华工科研创新成果在国内取得亮眼成绩的同时，在国际上也代表中国高校大放异彩。世界知识产权组织（WIPO）日前公布了2019年全球PCT（专利合作协定）专利申请情况，中国首次超越美国，成为通过WIPO提交PCT申请的最大来源国。其中，华工2019年PCT专利申请公开数量170件，位列全球教育机构第5位、中国高校第3位、广东高校第1位。 PCT申请是专利技术在多个国家申请保护的一种快捷而实用的途径，是高价值专利的一种主要体现形式，世界知识产权组织将PCT申请作为国家创新能力评估的重要指标。华工的PCT专利申请紧密围绕优势学科建设，主要覆盖人工智能、新材料、电子信息和通信、轻工食品、生物医药等领域。近三年学校累计PCT申请435件，进入国家阶段专利261件，授权国外专利89件，国外专利授权量同比增长100%，国际专利布局初见成效。 同时，华工以全球视野推动科技成果转化和知识产权工作，将高价值专利根据实施应用需求，拓展高价值专利成果转化维度。据介绍，通过PCT申请进入欧美国家和“一带一路”国家，华工成功将LED直流供电技术产品出口到欧美，保持相关技术产品在欧美市场优势，国际专利布局为企业产品出口保驾护航；制糖高价值专利技术转化到缅甸，乙醇专利技术转化到泰国，节能专利技术转化到马来西亚，实现了科技成果产业国际化，在支持“一带一路”国家战略方面走在高校前列。 这样的成绩和华工历来高度重视知识产权是分不开的。华工法学院教授、博士生导师、知识产权系主任谢惠加告诉记者，华工有广东第一个国家知识产权培训基地，入选第一批国家知识产权信息服务中心。目前，华工正在筹建国内首个知识产权图书馆。 此外，华工特别重视科技成果转化，强调科技服务地方经济。“以市场需求为导向的科学研究、以强大的知识产权资源为支撑，华工知识产权工作一直走在广东前列。”谢惠加说道。 C 脑科学技术研究新突破 提升抑郁症治疗疗效 羊城晚报记者25日从华工获悉，以该校自动化科学与工程学院研究员吴畏为第一作者、华南理工大学为第一单位，斯坦福大学、哈佛大学医学院、哥伦比亚大学、德州大学西南医学中心等为合作研究单位的研究论文“An electroencephalographic signature predicts antidepressant response in major depression”（“一种可预测重度抑郁症抗抑郁药疗效的脑电生物标记物”）近日正式发表在工程技术领域的国际著名学术期刊Nature的子刊Nature Biotechnology（《自然—生物技术》）上。 据介绍，抑郁症是目前最常见的精神障碍之一。据世界卫生组织报道，全球约有3.5亿人患有抑郁症，中国抑郁症患者约占总人口6.1%。 据了解，抗抑郁药物在临床上被广泛用于抑郁症的治疗，但其疗效不够理想。其部分原因是抑郁症的临床诊断主要基于临床医生与患者的面谈，具有较大生理病理异质性，而特定抗抑郁药仅对个别抑郁症亚型有效。目前尚缺乏稳健且简易的定量生物标记物来辅助精神疾病的个体化治疗。 针对这一重要临床问题，作者根据静息态脑电信号的独特时空结构提出了全新机器学习算法SELSER，并将其应用于分析抑郁症临床试验所采集的目前世界最大的跨中心纵向脑电数据集（EMBARC），从而发现了能够预测抗抑郁药物疗效的脑电生物标记物。 论文还在多套独立临床脑电数据集上对该脑电生物标记物进行了验证，同时采用同步经颅磁刺激和脑电技术对其因果神经机制进行了探索和解析。 由于脑电设备价格较为低廉且数据采集简易，该研究成果有望能够迅速应用于临床，为抑郁症治疗方案选择提供客观依据，从而优化抑郁症的治疗，提升抑郁症治疗疗效，在精神疾病的个体化精准治疗方面迈出坚实的一步。
