新聞及香港科大故事

由香港科技大學（科大）化學及生物工程學系教授邢怡銘教授帶領的研究團隊，聯同生命科學部副教授翟元梁教授，成功開發全球首個DNA引導的CRISPR-Cas系統，實現可編程的RNA靶向和切割，扭轉傳統 CRISPR系統以RNA作為引導，靶向目標DNA的方式。新系統的臨床應用潛力巨大，能為RNA靶向治療及診斷開闢新路徑，包括提升快速傳染病診斷的準確度，促進抗病毒治療發展等。研究成果已刊登於國際權威期刊《自然 - 生物技術》。簡單比喻：重新設定GPS導航系統CRISPR-Cas系統的運作可比擬為全球定位導航系統 （GPS）。邢怡銘教授解釋：「RNA導向分子就像你輸入的地址，而Cas蛋白就是前往該地址（即DNA目標）的汽車。傳統檢測平台包括SHERLOCK及DETECTR，均以此為基礎。」科大團隊則提出新方法，結合新開發的DNA引導Cas12a系統和恆溫擴增技術，建構出名為「利用靶向水解進行特定基因座評估」（SLEUTH）的革命性檢測平台，成功顛覆傳統方法。團隊透過工程手段，設計出一種名為「CRISPR DNA」（crDNA）的人工合成分子，成功將Cas12a蛋白重新編程，使其能夠以DNA作為引導，指引Cas蛋白靶向不同的RNA分子。這個新典範為可編程的RNA工具開闢了全新的設計空間。關鍵突破：將「指令」與「啟動」功能分離這項突破的關鍵在於一個巧妙的結構設計。研究團隊將傳統CRISPR系統中兩個通常結合在一起的功能分離：「啟動」訊號（即PAM序列）和承載「資訊」的地址。透過設計出一段能模仿PAM序列的短鏈DNA，團隊成功製造出具功能性的去氧核糖核蛋白複合物，能夠識別並切割任何選定的RNA目標。

香港科技大學（科大）研究團隊成功研發出全球首個能模仿人體天然纖毛快速、複雜及三維運動的人工纖毛系統，在仿生軟物料及微型工程領域邁出重要一步。這項突破性研究成果已發表於《自然》期刊，論文題為《三維列印低電壓驅動水凝膠纖毛微型致動器》。纖毛遍布人體，屬微米級毛狀結構，負責清除呼吸道黏液、推動腦脊液循環流動，並協助生殖相關的體內運作。儘管科研界多年來致力模仿其精密機械特性，但在人工系統中重現其逼真高速與協調運動，一直是極具挑戰性的任務。由科大機械及航空航天工程學系助理教授胡文琪教授領導的研究團隊，通過整合多項尖端技術成功破解難題。團隊運用高精度3D打印技術，製作出體積微小且具高度柔韌性的仿生結構，並進一步優化水凝膠的內部結構，以加快離子傳輸速度，使人工纖毛能夠迅速且靈敏地運行。此外，研究團隊自主研發的微型電極系統可對每一根纖毛進行獨立控制，實現高度協調且可程式化的運動模式。結合上述創新成果，人工纖毛於運行速度、動作複雜度及耐用性等方面，均達至前所未有的水平。科大團隊亦牽頭與德國斯圖加特馬普智能系統研究所的合作，引入其在微型機械人領域具國際領先水平的專業知識及實驗驗證技術；同時亦與土耳其科奇大學合作，充分結合其在物理智能及系統層面整合方面的優勢。此外，科大團隊亦與來自瑞士蘇黎世聯邦理工學院、北京航空航天大學及韓國嘉泉大學的學者共同開展研究。透過跨國協作，研究團隊成功製備能以極低電壓（與一般家用電池相若）驅動的水凝膠微纖毛，其內部帶電粒子可在電場作用下移動，使纖毛產生可控彎曲。研究人員亦可透過調整電信號輸入，產生如生物一般複雜的彎曲及旋轉運動。胡文琪教授表示：「以往的人工纖毛在速度、柔軟度或控制精度上皆有所不足。我們的設計首次將天然纖毛所有關鍵特性集於一身：柔軟、快速、耐用，並能在大規模陣列中同步運動。」他續指：「這項研究為理解纖毛在健康狀態下的運作機制邁出了關鍵的第一步，亦為未來須在微尺度上進行精準流體操控的醫療及工程應用奠定了重要基礎。」

香港科技大學（科大）研究團隊成功開發人工智能（AI）工具GrainBot，能從顯微圖像中自動提取並量化多種材料的微結構特徵。GrainBot旨在應對材料科學領域對數據驅動及自主研究流程日益增長的需求，提供系統化的方法將複雜圖像信息轉化為可量化數據，從而加速新一代材料的研發進程。微結構的定量分析一直是材料科學多個領域的關鍵難題。儘管先進顯微技術能夠獲取高質量的材料圖像，但其中蘊含的信息往往難以通過可靠且高效的方式進行分析。現有方法多聚焦於識別簡單特徵或進行圖像分類，難以揭示不同微結構參數之間的互動關係，阻礙了研究人員深入理解材料結構與性能的關聯，減緩新材料的設計與優化。為突破此瓶頸，由科大化學及生物工程學系副教授周圓圓教授領導的團隊設計出GrainBot，為分割、特徵測量和結構相關性分析提供一體化解決方案。研究團隊利用卷積神經網絡實現精確的晶粒分割，並結合自研算法測量晶粒面積、晶界溝槽以及表面起伏凹陷等特徵。GrainBot能將顯微圖像轉化為多維度的豐富的數值指標，有助研究人員建立大型及標準化微結構數據庫，擺脫僅依賴定性觀察的限制。研究團隊將GrainBot應用於一款高效太陽能電池關鍵材料——金屬鹵化物鈣鈦礦薄膜，以驗證工具的效能。透過分析不同底部表面形貌樣本的原子力顯微鏡圖像，GrainBot成功建構涵蓋數千顆獨立晶粒的數據庫，每顆晶粒均標註多項微結構參數。配合統計分析，便能找出晶粒普遍分佈的規律，以及不同特徵之間過往難以量化的關係，例如晶粒尺寸、溝槽幾何形狀與表面粗糙度等的隱藏關聯性。除分析統計外，研究更結合可解釋的機器學習模型，以揭示微結構特徵的相互影響機制。團隊以選定的晶粒測量參數為目標，訓練基於梯度提升的決策模型，並運用特徵重要性分析與特徵影響關係圖等解析工具，便能探討晶粒表面積與晶界溝槽等參數如何共同影響表面凹深或凸脊高度。

香港科技大學（科大）團隊近日在鈣鈦礦太陽能電池製備上取得突破，研發出一套多源共蒸發沉積配方，可顯著提升真空沉積鈣鈦礦薄膜的晶體品質。這項突破使全真空單結鈣鈦礦電池，以及鈣鈦礦-硅疊層太陽能電池，更接近可規模化生產。這項突破性研究成果已發表於《自然 – 材料》期刊，論文題為「晶面導向的全真空沉積鈣鈦礦太陽能電池」。 近年來，鈣鈦礦太陽能電池效率迅速提升，因其具備提供低成本可再生電力的潛力而備受關注。目前效率最高的鈣鈦礦器件多數以溶液「墨水」方式製備；然而，許多工業薄膜產品（從 OLED 顯示器到光學鍍膜）則採用真空沉積，一種乾淨、無溶劑，並能在大面積上實現高度均勻的鍍膜製程。惟當鈣鈦礦完全以真空沉積製備時，其晶體往往會以不理想的方式形成，容易在薄膜中形成缺陷，進而影響器件的穩定性。 本研究由科大電子及計算機工程學系、顯示與光電子全國重點實驗室助理教授林彥宏教授領導的研究團隊，與英國牛津大學物理系亨利・斯奈思教授的團隊合作完成。研究的第一作者、科大電子及計算機工程學系博士後研究員沈鑫毅博士及其團隊成員發現，在熱共蒸發過程中引入氯化鉛作為「共源」，能有效引導鈣鈦礦晶體的生長方式。該方法促成高度有序的1.67eV寬帶隙鈣鈦礦，並使大量晶粒呈現（100）晶面「朝上」取向，顯示薄膜具備更高結晶度，也能抵禦光照與熱應力所引起的退化，從而帶來更佳的光電特性，以及更強的抗光照與耐熱退化能力。 利用這套新開發的沉積配方，團隊成功實現了全真空沉積寬帶隙鈣鈦礦太陽能電池的首個經認證性能：在0.25平方厘米器件上，經最大功率點測得功率轉換效率達到18.35%。在實驗室測試中，器件效率最高可達19.3%，並在更具挑戰性的1平方厘米電池尺寸上取得18.5%的效率。 

香港科技大學（科大）工學院團隊成功開發全球首台能實現低至-12℃的零下彈卡冷凍裝置。是次突破標誌着綠色彈卡冷凍技術應用進一步擴展至全球冷凍業的重大里程碑，更實現了零排放的綠色冷凍，為促進冷凍業的低碳轉型提供切實可行的方案，為應對日趨嚴峻的氣候變化作出貢獻。研究成果已於國際期刊《自然》發表，論文題為「低溫相變合金實現零下彈卡製冷」。隨着全球暖化問題加劇，製冷需求急速增加，冷凍技術佔全球電力消耗量比例相當高。其中，主流蒸氣壓縮製冷系統極度依賴氫氟烴等具有高全球變暖潛能值的製冷劑。基於形狀記憶合金的彈卡冷凍技術是廣獲學界及業界關注的環保替代方案，具零排放、高能效的特點，毋須使用傳統製冷劑，而是利用形狀記憶合金在循環應力作用下相變潛熱的釋放與吸收來製冷。這項技術不但為冷凍業脫碳提供新路徑，同時減少碳排放，加強全球應對氣候變化的能力。冷凍業的市場規模與空調業相若，然而，現有彈卡裝置僅可應用於室內空調製冷，因此將技術擴展至冷凍業的應用至關重要。由科大機械及航空航天工程學系講座教授孫慶平教授帶領的團隊，在彈卡冷凍技術取得新突破。新技術特點體現於材料、傳熱流體及製冷結構的精心設計：（一）低相變溫度合金：團隊選用高鎳含量（51.2 at%）的二元鎳鈦合金，通過成分調控將奧氏體結束溫度（Af）溫度降至-20.8℃。該合金在低至-20℃環境下仍能表現出優異超彈性和顯著相變潛熱，其絕熱溫變峰值在0℃時可以達到16.3℃，有效工作溫窗寬達48.5℃。（二）抗凍結傳熱流體：採用30 wt%的氯化鈣水溶液作為傳熱物質。該溶液凝固點低，低溫運行時仍能保持流動性，避免冰晶堵塞，同時與鎳鈦合金表面保持良好濕潤性，降低接觸熱阻，提升傳熱效率。

香港科技大學（科大）與南方海洋科學與工程廣東省實驗室（廣州）合作推出全球首個深海組學數據庫（https://DeepOceanOmics.org/）。作為同類中規模最大的平台，數據庫一站式整合及分析極端海洋環境中生物的多組學數據，並提供個人化分析工具，支持跨物種比較與演化研究。平台旨在善用深海生物資源、加深科學界對深海生物多樣性及生態系統的理解，從而推動極端環境生物適應機制的全球研究與應用。深海，即海面以下逾1,000 米深的區域，是地球上最龐大且極少被探索的生態系統之一，其生物多樣性在高壓、缺氧、黑暗、低溫及營養匱乏等極端環境下孕育而成。雖然近年研發的高通量測序技術已有助取得大量深海物種的多組學數據，揭示它們在基因、代謝和共生機制等方面的獨特適應性，但科學家缺乏統整資源、標準化數據及專用分析工具，阻礙了這些多組學數據的有效整合與探索。為填補這關鍵的缺口，由科大海洋科學系講座教授錢培元教授、助理教授吳龍君教授及博士後研究員佘加傑博士領導的研究團隊，人工收集並整合了68種深海動物的多組學數據，包含72個基因組、950個轉錄組、1,112個巨集基因組及15個單細胞轉錄組。數據庫涵蓋來自冷泉、熱液噴口及海山等深海棲息地的七大門類物種，包括軟體動物、環節動物、節肢動物、脊索動物、刺胞動物、棘皮動物及多孔動物，並結集了1,413份化石紀錄，支援深海生物環境適應策略的演化分析，成為目前物種覆蓋最廣、數據最全面的深海多組學平台。

香港科技大學（科大）今天與香港中華煤氣有限公司（煤氣公司）簽署戰略合作備忘錄，設立香港首個氫能創新平台。雙方將聯合全球學術及業界力量，在科研成果轉化等相關領域開展合作，共同推動氫能技術發展與應用，為實踐國家「雙碳」戰略及全球低碳轉型注入新動能。雙方將聯手設立「香港氫能中心」，透過開放創新平台吸引全球頂尖高校、科技團隊、創新企業及業界機構加入，圍繞五大核心範疇，包括科研成果轉化、初創企業孵化、政策標準制定、綠色認證平台，以及專業人才培育開展合作，推動氫能產業高質量發展，構建開放共贏的氫能產業生態系統。研究項目將聚焦氫氣的生產方法、儲存和安全、氫燃料電池及氫能發電等領域，同時培養具備研發和工程能力的高質量創新人才，滿足氫能產業的發展需要。國家「十五五」規劃明確提出推動氫能等領域成為新的經濟增長點，香港特別行政區政府去年公布的《香港氫能發展策略》亦強調，推動香港成為國家發展氫能源的示範基地，並協助氫能源產業於「一帶一路」地區的發展。科大作為國際知名大學，積極與全球多所院校及業界夥伴深度合作，在新能源領域，尤其是氫能核心技術研發方面具雄厚實力，擁有技術產業化落地的扎實基礎。煤氣公司作為綜合能源企業，積累了豐富的氫能儲運與應用實踐經驗，已形成覆蓋天然氣摻氫、綠色甲醇、可持續航空燃料等多場景的應用布局。結合科大的學術優勢和煤氣公司的業界經驗，此次合作將助力國家戰略與全球氣候行動的進一步實踐。科大協理副校長（研究）童彭爾教授表示：「科大一直致力推動可持續能源發展，透過成立能源研究院構建跨學科平台，促進可持續能源的前沿研究、技術突破和教育創新。科大學者開發的先進綠氫生產技術、液態分子儲氫材料和耐久燃料電池，為推動綠色能源普及化提供了更具成本效益的方法。我們期待是次合作為香港、大灣區以至國家的氫能發展和產業升級注入新動力。」煤氣公司執行董事暨首席財務總裁楊磊明先生表示：「我們將以此次產學研深度協作為契機，持續推動公司的能源科技轉型，為國家實現『雙碳』戰略目標及全球能源可持續發展貢獻重要力量。」

香港科技大學（科大）工學院的研究團隊在腦成像領域取得重大突破，成功開發出一項全球首創技術，能夠以近乎無創方式，對清醒狀態下的實驗小鼠大腦進行高分辨率圖像掃描。這項創新技術毋須對實驗動物實施麻醉，使科學家能直接觀察大腦在自然運作狀態下的組織活動，未來將有助深入探索人類腦部在健康和疾病狀態下的運作，為神經科學研究開闢全新路徑。人類大腦構造極其複雜，科學家一直試圖利用腦成像技術探索其運作機制。然而，現有成像技術如磁力共振成像、腦電圖、電腦斷層掃描和正電子發射斷層掃描等，均難以解析大腦微細結構及工作機制。由於小鼠在基因和生理結構上與人類高度相似，常被用作實驗模型，用於研究阿茲海默症、亨廷頓舞蹈症、腦癇症等神經系統疾病的治療方法，以及多種人類癌症療法和疫苗效用等。然而，在麻醉狀況下，小鼠的血液循環、膠質細胞形態及神經元活動會發生顯著改變，實驗效果遠不如清醒狀況理想。此外，小鼠在自然活動時亦會導致掃描圖像模糊，令觀察大腦細微部位的活動變得十分困難。由科大工學院電子及計算機工程學系教授瞿佳男教授帶領團隊開發的新技術「數字復用焦點感測與整形」（Multiplexing Digital Focus Sensing and Shaping，簡稱MD-FSS），建基於團隊2022年在《自然 – 生物技術》期刊發表的「類比鎖相相位檢測焦點感測與整形」（Analog Lock-in Phase Detection Focus Sensing and Shaping，簡稱ALPHA-FSS）技術進一步開發而成。ALPHA-FSS利用三光子顯微鏡，具備高精度和高校正階數的優勢，能以亞細胞級解析度觀測腦部深層組織。然而，ALPHA-FSS的焦點測量速度仍不足以清晰捕捉清醒小鼠大腦組織的活動狀況。此外，小鼠顱骨的厚度和密度亦會顯著吸收和散射進入大腦的光線，令雙光子顯微鏡難以穿透顱骨。即使是大腦表層區域，圖像質素也會因此下降，導致成像效果不佳。