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通過研究PCV2免疫保護抗原和抗原表位，設(shè)計并篩選出兩個50-51個氨基酸組成的多肽序列，建立了多肽固相載體合成法和純化工藝，制定了疫苗制造規(guī)程和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，創(chuàng)制成功合成肽疫苗。 一、項目分類 顯著效益成果轉(zhuǎn)化 二、技術(shù)分析 國際首創(chuàng)，引領(lǐng)了國際該病疫苗的研發(fā)。通過研究PCV2免疫保護抗原和抗原表位，設(shè)計并篩選出兩個50-51個氨基酸組成的多肽序列，建立了多肽固相載體合成法和純化工藝，制定了疫苗制造規(guī)程和質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，創(chuàng)制成功合成肽疫苗。 豬圓環(huán)病毒2型（PCV2）是危害世界養(yǎng)豬業(yè)的重要病原，給我國養(yǎng)豬業(yè)帶來巨大經(jīng)濟損失。疫苗接種是預(yù)防和控制該病的最重要手段。針對該病毒培養(yǎng)和疫苗抗原制備工藝技術(shù)難題，我校姜平教授團隊深入研究挖掘該病毒與細胞相互作用、致病和免疫機制，成功創(chuàng)制成功合成肽疫苗，獲得5項國家發(fā)明專利。疫苗安全有效，免疫保護效力100%，免疫持續(xù)期4個月，疫苗技術(shù)達國際領(lǐng)先水平，于2021年獲得一類新獸藥注冊證書。

本研究團隊研發(fā)了具有自主知識產(chǎn)權(quán)（專利號：ZL 201610601410.0；ZL 201610601445.4）的新型固定床生物反應(yīng)器——Xcell反應(yīng)器（圖1）。Xcell反應(yīng)器采用新型的“瀑布式”傳氧方式，實現(xiàn)真正意義上的無泡通氣，可提供良好的氧傳質(zhì)性能以及混合性能；采用“懸浮接種”技術(shù)使得反應(yīng)器的種子細胞捕獲能力良好且細胞在反應(yīng)器中分布均勻；采用“Push-pause”混合技術(shù)，可有效避免固定床模塊出現(xiàn)死區(qū)，進一步提高液體混合效率，同時對氧傳遞有一定的促進作用。Xcell反應(yīng)器為貼壁動物細胞的培養(yǎng)與應(yīng)用提供了一種新的固定床生物反應(yīng)器與技術(shù)。 為了實現(xiàn)基于固定床生物反應(yīng)器細胞培養(yǎng)過程的高效研發(fā)與規(guī)模放大，本研究團隊建立了具有自主知識產(chǎn)權(quán)（專利申請?zhí)?01910893202.6）的固定床生物反應(yīng)器縮小模型——TFB反應(yīng)器（圖2）。基于TFB反應(yīng)器與Xcell反應(yīng)建立了固定床生物反應(yīng)器scale-down/scale-up平臺（圖3）以及QbD導(dǎo)向的病毒疫苗過程工程的快速開發(fā)策略，實現(xiàn)了細胞培養(yǎng)及病毒擴增工藝從20 mL到0.5 L與2.5 L的規(guī)模逐級放大。

同濟大學(xué)上海自主智能無人系統(tǒng)科學(xué)中心新冠肺炎疫情防控科研攻關(guān)NCP-GIS團隊研發(fā)的新冠肺炎疫情地理信息系統(tǒng)（Tongji NCP-GIS）。 

該研究通過生物學(xué)分析發(fā)現(xiàn)武漢新型冠狀病毒的刺突（S）蛋白與SARS冠狀病毒的S蛋白結(jié)構(gòu)相似，也可通過S蛋白與宿主細胞表面的 血管緊張素轉(zhuǎn)化酶（ACE）2蛋白分子相互作用，從而感染宿主的上皮細胞。因此， ACE2分子是武漢新型冠狀病毒感染的關(guān)鍵分子，通過結(jié)合ACE2分子有可能影響武漢新型冠狀病毒感染人體細胞的過程。ACE2是腎素-血管緊張素-醛固酮系統(tǒng)（RAS）的關(guān)鍵分子，也是包括肺泡上皮細胞在內(nèi)的多種人體細胞表面表達的重要分子之一。2003年，ACE2被鑒定為SARS冠狀病毒的功能性受體。2020年1月25日， 北京大學(xué)基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)院的 王月丹和初明團隊，采用自主研發(fā)的人工智能藥靶篩選系統(tǒng)，重點針對2674種已上市的藥物以及1500種中藥提取物進行了藥物篩選， 發(fā)現(xiàn)了多種潛在的ACE2結(jié)合劑，有望用于武漢新型冠狀病毒感染的治療，其中包含了氨溴索（CAS號：18683-91-5）等。氨溴索，又稱沐舒坦，是一種呼吸道潤滑祛痰藥，能促使呼吸道表面活性物質(zhì)的形成，調(diào)節(jié)漿液性與黏液性物質(zhì)的分泌，促進代謝，還可改善纖毛運動，增強呼吸道分泌物的消除作用。

面對疫情，北京航空航天大學(xué)機械工程及自動化學(xué)院先進數(shù)控和智能制造團隊劉強教授、肖文磊副教授等一批教師和研究生自發(fā)組成“大數(shù)據(jù)建模分析工作群”，開始收集疫情數(shù)據(jù)，交流和討論建模方法。劉強、肖文磊又與工作群中的孫鵬鵬、王柳權(quán)、臧辰鑫、朱三穎、高連生等人，組成了“2019-nCoV疫情建模分析應(yīng)急響應(yīng)研究小組”核心攻關(guān)組，全力以赴開展本次疫情建模仿真和預(yù)測分析研究工作。疫情建模分析應(yīng)急響應(yīng)小組的研究工作是在2003年郇極教授提出的“一種基于自動控制理論的SARS傳染預(yù)測模型”的基礎(chǔ)之上，結(jié)合此次新冠疫情原發(fā)地高度集中、恰逢春節(jié)期間人口流動的特點，采用控制論原理和大數(shù)據(jù)分析方法建立功能更全面的2019-nCoV動態(tài)感染過程模型。劉強教授團隊對北京、上海、重慶、溫州、長沙、鄭州、成都、杭州、深圳等40余個城市的疫情數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢進行了動態(tài)仿真分析。基于分析結(jié)果，應(yīng)急響應(yīng)小組直接向上級部門提交疫情關(guān)鍵數(shù)據(jù)預(yù)測報告2份，直接向中國疾控中心提供預(yù)測分析數(shù)據(jù)及報告2份，向上級提出北京延期恢復(fù)正常上班的緊急建議1份，為高層疫情防控決策提供了及時有效的技術(shù)數(shù)據(jù)支持。

面對國家在疫情防控決策方面的重大戰(zhàn)略需求，北京航空航天大學(xué)計算機學(xué)院王靜遠副教授，聯(lián)合經(jīng)濟管理學(xué)院吳俊杰教授、部慧副教授，計算機學(xué)院軟件開發(fā)環(huán)境國家重點實驗室孫磊磊老師等，快速反應(yīng)，在1月22日開始陸續(xù)組織了一支包括20余名師生在內(nèi)、跨學(xué)科、跨專業(yè)的疫情應(yīng)急研究團隊，開展基于大數(shù)據(jù)的疫情預(yù)測與大數(shù)據(jù)分析科研攻關(guān)工作。 團隊經(jīng)過連續(xù)不眠不休的集中攻關(guān)，于1月25日完成了第一個針對新冠肺炎疫情預(yù)測的模型，并最早具備了對外提供疫情預(yù)測服務(wù)的能力。該模型具備優(yōu)秀的預(yù)測精度和疫情解釋能力，為上級部門的疫情防控決策提供了重要的支撐。尤其是在疫情拐點尚未出現(xiàn)、全國發(fā)病走勢尚不明朗的疫情早期階段，為防疫決策提供精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)參考。預(yù)測模型基于王靜遠老師在2014年深圳H7N9流感爆發(fā)和季節(jié)性流感流行期間使用市民活動大數(shù)據(jù)與Meta-Population動力學(xué)模型相結(jié)合的方式設(shè)計的面向城市的呼吸道類疾病傳播分析與預(yù)測模型，曾應(yīng)用于深圳流感防控。

華中科技大學(xué)同濟藥學(xué)院李華教授、沈陽藥科大學(xué)無涯學(xué)院陳麗霞教授、軍事醫(yī)學(xué)研究院國家應(yīng)急防控藥物工程技術(shù)研究中心李行舟研究員等組成聯(lián)合攻關(guān)小組，就新型冠狀病毒肺炎疫情，開展了抗新冠病毒潛在藥物的篩選研究工作。利用藥物重定位策略，在已有藥物中尋找對抗新冠病毒的治療藥物是對抗疫情的有效手段和當(dāng)務(wù)之急。研究表明，冠狀病毒nsp3編碼的木瓜樣蛋白酶(papain-like protease，PLP)在病毒基因組復(fù)制及逃避宿主抗病毒天然免疫中發(fā)揮重要作用，是藥物開發(fā)的良好靶點。PLP不僅具有蛋白水解酶活性，同樣具有去泛素化酶（DUB）活性，PLP利用其蛋白水解酶活性及DUB活性通過一系列的分子機制逃避宿主抗病毒免疫反應(yīng)，抑制干擾素表達；它是除了冠狀病毒3CL水解酶之外，另一個冠狀病毒感染人類所必需的重要蛋白。攻關(guān)小組目前正在尋找更多可能抑制新冠病毒的藥物靶點，也將繼續(xù)進行深入的抗新冠病毒活性測試，為后續(xù)抗新冠病毒肺炎藥物的基礎(chǔ)和臨床研究提供更多指導(dǎo)信息。

“現(xiàn)階段醫(yī)生需要在大量影像數(shù)據(jù)中快速診斷出新冠肺炎的病例，此外還需要診斷出病灶分布的位置、大小等來評估嚴(yán)重程度。”薛向陽介紹，針對臨床的現(xiàn)實需求，團隊將設(shè)計目標(biāo)定位于“肺炎分類鑒別”和“關(guān)鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區(qū)別健康狀態(tài)、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區(qū)域。針對這些需求，團隊設(shè)計診斷算法模型，讓機器利用模型進行訓(xùn)練，學(xué)習(xí)不同類型肺炎在CT影像表現(xiàn)上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學(xué)習(xí)、小目標(biāo)檢測等多個技術(shù)難題。“小樣本學(xué)習(xí)”即在較少訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本的條件下進行機器學(xué)習(xí)。在疫情發(fā)生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數(shù)據(jù)相對較少，且由于一線影像醫(yī)生任務(wù)繁重，無法獲得大量專家標(biāo)注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學(xué)成才”。為此，團隊采用基于自遷移學(xué)習(xí)的半監(jiān)督學(xué)習(xí)等技巧，使算法具備一定的“小樣本學(xué)習(xí)”能力，在不增加醫(yī)生標(biāo)注工作量的情況下較好地提高了算法模型的普適性。由于CT影像切片中的病灶區(qū)域有大有小，且往往大中小病灶區(qū)域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標(biāo)是另一大難題。團隊利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次性特點與病灶區(qū)域的大小進行對應(yīng)，“網(wǎng)絡(luò)的底層關(guān)注細節(jié)，即小病灶區(qū)域，而網(wǎng)絡(luò)中層到高層所關(guān)注的病灶區(qū)域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權(quán)和融合，最終便能達到同時檢測大小病灶區(qū)域的目標(biāo)。”薛向陽解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫(yī)生也是不可替代的。”薛向陽說，人是復(fù)雜的機體，病毒在不同人體內(nèi)感染的反映也不一定相同。”他表示，當(dāng)遇到機器未曾學(xué)習(xí)過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫(yī)生的經(jīng)驗和智慧。以解決實際問題為目標(biāo)，該項目在研究過程中始終與臨床應(yīng)用緊密結(jié)合。無論是機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，還是測試評估數(shù)據(jù)，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確率和泛化性，團隊也利用現(xiàn)實疑似病例進行了測試。

復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院呼吸科是我國無創(chuàng)通氣的先行者，在無創(chuàng)通氣治療重癥肺炎和急性呼吸窘迫綜合征等危重型急性呼吸衰竭中積累了豐富的經(jīng)驗，由時任呼吸科主任鈕善福教授帶領(lǐng)團隊一起研發(fā)了適應(yīng)中國人臉型的第一款面罩——“鈕式面罩”。