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豬傳染性胸膜肺炎綜合控制技術
中試階段/n本項目技術的來源于湖北省"十五"重點科技攻關項目（2001-2003）和國家自然科學基金項目（2002-2005）。豬傳染性胸膜肺炎是全球養豬業常見的呼吸系統疾病，嚴重危害養豬業的健康發展，造成較大的直接和間接經濟損失，由于該病血清型多，疾病表現形式多樣化，而且與其它類癥疾病不易區分，控制難度大。主要內容是根據疾病的流行狀況，利用本實驗室的條件和技術，分離并鑒定優勢菌株，研制出適合該地區的疫苗，結合養殖場的特點，制定合理的免疫控制程序，準確評估免疫效果。該項技術中的疫苗制備部分已經完成了
華中農業大學
2021-01-12
發現藥物或對新型肺炎有效的研究
上海科技大學免疫化學研究所和中國科學院上海藥物研究所組成的抗2019-nCoV病毒感染聯合應急攻關團隊，由蔣華良院士和饒子和院士領銜、20余個課題組參與，團隊利用前期抗SARS藥物研究積累的經驗，開展抗2019-nCoV藥物研究。
饒子和/楊海濤團隊快速表達了2019-nCoV水解酶（Mpro）并獲得了高分辨率晶體結構，在此基礎上，聯合小組綜合利用虛擬篩選和酶學測試相結合的策略，重點針對已上市藥物以及自建的“高成藥性化合物數據庫”和“藥用植物來源化合物成分數據庫”進行了藥物篩選，迅速發現了30種可能對2019-nCoV有治療作用的藥物、活性天然產物和中藥，建議在2019-nCoV感染肺炎患者臨床治療中予以考慮和關注。
研究團隊后續將繼續深入開展針對性的抗2019-nCoV活性測試，為臨床研究和治療提供更加直接的指導。
應急攻關團隊已經完成了肉桂硫胺等公斤級合成工藝，制劑工作正在進行；環孢菌素A的膠囊制劑制備工藝也已經完成；其它部分藥物的合成工藝探索也已完成。聯合團隊表示歡迎相關企業和研究機構與他們合作，共同抗擊2019-nCoV。
上海科技大學
2021-04-10
新冠肺炎肺部感染輔助診斷系統
按照《新型冠狀病毒肺炎診療方案（試行第五版修正版）》，湖北省增加了“臨床診斷病例”分類，對疑似病例具有肺炎影像學特征者，確定為臨床診斷病例，以便患者能及早按照確診病例相關要求接受規范治療，進一步提高救治成功率。因此，對患者的影像學分析在確定“臨床診斷病例”上就具有極為重要的意義。
根據國家指南這一重要變化，西安交通大學第一附屬醫院影像學郭佑民團隊，在前期承擔國家衛健委重大行業專項《基于“數字肺”的呼吸系統疾病評價體系與診斷標準研究》基礎上，針對新冠肺炎肺部影像學特點與醫學成像技術公司合作，第一時間研發了新冠肺炎肺部感染輔助診斷系統，實現了對新冠肺炎感染者肺內病變部位快速檢出、定量評價病變范圍和病變演變過程評估
CT掃描是新冠肺炎診斷的重要環節，已成為確定“臨床診斷病例”的重要標準。但是在影像診斷過程中，每位患者的CT檢查多達幾百幅甚至上千幅圖像，單靠影像診斷醫師從龐雜的圖像特征中篩選出新冠肺炎所具有的特征，不僅要求醫師具備肺炎診斷與鑒別診斷的經驗，還需要相當的觀察時間，嚴重影響病例篩查的效率。
同一患者3次檢查結果對比，紅色區域為病變，相比較病變體積逐漸縮小，提示病情好轉。
同一患者3次檢查結果對比，紅色區域范圍增大，數目增多，提示病變進展，同時還能觀測到病變密度的變化。
圖為同一患者4次檢查結果對比，圖中紅色區域體積逐漸增大，提示病情進展。
郭佑民教授團隊利用AI技術為新冠肺炎的影像診斷“賦能”。依托專家訓練，人工智能結合傳統的計算機視覺技術，對新冠肺炎患者肺部病變區域進行分割、計算，可以同時獲取病變區域的體積、密度、磨玻璃成分等定量參數，尤其是對于患者隨訪的數據，可以實時進行圖相配準，精準定位病灶位置、大小，方便比較病變的消長。
通過臨床試驗發現，該系統能夠輔助臨床醫生對新冠肺炎進行快速診斷，并能提供智能診斷報告，適應阻斷疫情擴散蔓延的公共衛生緊急應對要求，具有很好的臨床應用效果。該系統已在包括華中科技大學協和醫院等多家醫院部署，為了鼎力支持抗“疫”一線，新冠肺炎輔助診斷系統將開放全國同行免費使用。
西安交通大學
2021-04-11
新冠肺炎即時檢測（POCT）試劑盒
西北工業大學聯合廈門寶太生物科技有限公司成功研發試制出新冠肺炎即時檢測（POCT）試劑盒。
檢測流程圖
相較于核酸檢測條件的苛刻、繁瑣與耗時，這種新冠肺炎即時檢測（POCT）試劑盒采用類似試紙條檢測的形式——膠體金檢測卡，只需一滴外周血即可在數分鐘內憑肉眼判斷出結果，確定人體內是否產生特異性IgM或IgG抗體，特別適用于疫情爆發時大量疑似病例的快速初篩。該試劑盒一旦通過相關審核并被成功應用，不僅方便采集，還大大降低了采集人員的感染風險，同時也避免了大量實驗室檢測的復雜程序，節省了時間，提高了檢測效率。
檢測結果判定
西北工業大學
2021-04-11
新冠肺炎疫情地理信息系統
同濟大學上海自主智能無人系統科學中心新冠肺炎疫情防控科研攻關NCP-GIS團隊研發的新冠肺炎疫情地理信息系統（Tongji NCP-GIS）。
同濟大學
2021-04-10
新型新冠肺炎快速檢測試劑盒
天津大學生命科學學院黃金海教授和葉升教授團隊瞄準臨床實踐所需，制定了病毒、抗體快速診斷以及生物防治制劑的研發方案。團隊迅速制備獲得新型冠狀病毒高純度蛋白，并與北京華科泰生物技術股份有限公司聯合完成免疫熒光層析試紙條檢測病毒抗原靈敏性、交叉性等實驗，成功研發出新型冠狀病毒抗原熒光免疫層析快速檢測試劑盒。與目前臨床使用的檢測試劑盒相比，新型試劑盒最大的優勢是“快”，可在15分鐘內檢測出是否為新型冠狀病毒，極大地縮短了檢測時間；同時該試劑盒具有高靈敏度，病毒蛋白檢測達到pg級，為病毒感染的早期篩查提供了簡便靈敏的手段。實驗結果顯示，新型試劑盒檢測限、靈敏度、線性系數等性能指標均滿足對病毒抗原檢測的有效性要求。新型試劑盒正在加緊臨床驗證，在獲得相關部門檢驗審批后有望用于疫情的快速檢測和早期診斷，縮短疑似病例的篩查時間，助力新冠病毒疫情的防控。天津大學生命科學學院科研團隊正在加緊進行新型冠狀病毒早期感染抗體檢測、新型生物防治制劑的研發工作，目前進展順利，有望近期取得可用性成果。
天津大學
2021-04-10
沐舒坦或可治療新冠肺炎的研究
該研究通過生物學分析發現武漢新型冠狀病毒的刺突（S）蛋白與SARS冠狀病毒的S蛋白結構相似，也可通過S蛋白與宿主細胞表面的 血管緊張素轉化酶（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鍵分子，通過結合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（RAS）的關鍵分子，也是包括肺泡上皮細胞在內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， 北京大學基礎醫學院的 王月丹和初明團隊，采用自主研發的人工智能藥靶篩選系統，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， 發現了多種潛在的ACE2結合劑，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的形成，調節漿液性與黏液性物質的分泌，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。
北京大學
2021-04-10
新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統
新冠肺炎疑似病例基數龐大，給臨床一線診療帶來巨大壓力，疫情波及地域廣泛，基層醫院缺乏經驗，面臨嚴峻挑戰。由清華大學精密儀器系尤政院士、臨床醫學院董家鴻院士領導研發的新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統成功通過應用測試，進入臨床試用階段，有望為上述難題提供解決方案。新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統董家鴻介紹，新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統可同步實現智能化影像診斷、臨床診斷及臨床分型三大功能。該系統包括三大模塊，其中影像診斷模塊主要基于對新型冠狀病毒肺炎初診病例的珍貴臨床資料的大數據分析，使用人工智能算法深度學習該疾病的CT影像特征，實現對新型冠狀病毒肺炎影像的智能識別。臨床診斷模塊則依據衛健委發布的《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案(試行第五版)》，結合影像與流行病學、癥狀及關鍵檢驗數據等臨床信息，實現智能診斷。臨床分型模塊通過智能判讀呼吸功能參數，“自適應”判斷新型冠狀病毒肺炎的嚴重程度。董家鴻談到，該系統可在短時間內完成大量疑似病例的胸部CT篩查、依據指南進行臨床與影像相結合的綜合分析，顯著提升新型冠狀病毒肺炎診斷效能，有望大幅降低臨床醫師及影像醫師的工作負荷。
清華大學
2021-04-10
新冠肺炎動態感染過程建模與預測分析
面對疫情，北京航空航天大學機械工程及自動化學院先進數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組成“大數據建模分析工作群”，開始收集疫情數據，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、臧辰鑫、朱三穎、高連生等人，組成了“2019-nCoV疫情建模分析應急響應研究小組”核心攻關組，全力以赴開展本次疫情建模仿真和預測分析研究工作。疫情建模分析應急響應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傳染預測模型”的基礎之上，結合此次新冠疫情原發地高度集中、恰逢春節期間人口流動的特點，采用控制論原理和大數據分析方法建立功能更全面的2019-nCoV動態感染過程模型。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余個城市的疫情數據發展趨勢進行了動態仿真分析。基于分析結果，應急響應小組直接向上級部門提交疫情關鍵數據預測報告2份，直接向中國疾控中心提供預測分析數據及報告2份，向上級提出北京延期恢復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數據支持。
北京航空航天大學
2021-04-10
新冠肺炎的疫情評估與預測報告
面對國家在疫情防控決策方面的重大戰略需求，北京航空航天大學計算機學院王靜遠副教授，聯合經濟管理學院吳俊杰教授、部慧副教授，計算機學院軟件開發環境國家重點實驗室孫磊磊老師等，快速反應，在1月22日開始陸續組織了一支包括20余名師生在內、跨學科、跨專業的疫情應急研究團隊，開展基于大數據的疫情預測與大數據分析科研攻關工作。
團隊經過連續不眠不休的集中攻關，于1月25日完成了第一個針對新冠肺炎疫情預測的模型，并最早具備了對外提供疫情預測服務的能力。該模型具備優秀的預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、全國發病走勢尚不明朗的疫情早期階段，為防疫決策提供精準的數據參考。預測模型基于王靜遠老師在2014年深圳H7N9流感爆發和季節性流感流行期間使用市民活動大數據與Meta-Population動力學模型相結合的方式設計的面向城市的呼吸道類疾病傳播分析與預測模型，曾應用于深圳流感防控。
北京航空航天大學
2021-04-10