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同濟(jì)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(tuán)隊(duì)研發(fā)的新冠肺炎疫情地理信息系統(tǒng)（Tongji NCP-GIS）。 

天津大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院黃金海教授和葉升教授團(tuán)隊(duì)瞄準(zhǔn)臨床實(shí)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(fā)方案。團(tuán)隊(duì)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(shù)股份有限公司聯(lián)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(shí)驗(yàn)，成功研發(fā)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(yōu)勢是“快”，可在15分鐘內(nèi)檢測出是否為新型冠狀病毒，極大地縮短了檢測時(shí)間；同時(shí)該試劑盒具有高靈敏度，病毒蛋白檢測達(dá)到pg級，為病毒感染的早期篩查提供了簡便靈敏的手段。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，新型試劑盒檢測限、靈敏度、線性系數(shù)等性能指標(biāo)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(yàn)證，在獲得相關(guān)部門檢驗(yàn)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(shí)間，助力新冠病毒疫情的防控。天津大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院科研團(tuán)隊(duì)正在加緊進(jìn)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(fā)工作，目前進(jìn)展順利，有望近期取得可用性成果。

2020年2月19日，中山大學(xué)團(tuán)隊(duì)與廣東疾病預(yù)防控制中心聯(lián)手在國際頂級醫(yī)學(xué)期刊新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志NEJM 在線發(fā)表題為"SARS-CoV-2 Viral Load in Upper Respiratory Specimens of Infected Patients"的研究。 該研究分析了從17例有癥狀患者獲得的鼻拭子和咽拭子中的病毒載量與任何癥狀發(fā)作日的關(guān)系。癥狀發(fā)作后不久就檢測到較高的病毒載量（與Ct值成反比），鼻子中的病毒載量高于喉嚨。研究分析表明，感染SARS-CoV-2的患者的病毒核酸改變模式與流感的患者相似，并且看起來與感染SARS-CoV的患者不同。在無癥狀患者中能檢測到病毒載量，與有癥狀患者相似，表明無癥狀或癥狀輕微患者的傳播潛力。 這些發(fā)現(xiàn)與有關(guān)傳播可能在感染過程中早期發(fā)生的報(bào)道相一致，這表明病例的發(fā)現(xiàn)和隔離可能需要與控制SARS-CoV所需要的策略不同的策略。對口咽中癥狀很少或沒有癥狀且可檢測病毒RNA水平適中的患者至少持續(xù)5天的鑒定表明，需要更好的數(shù)據(jù)來確定傳播動(dòng)態(tài)并為我們的篩查實(shí)踐提供信息。 2020年2月19日，中山大學(xué)團(tuán)隊(duì)與廣東疾病預(yù)防控制中心聯(lián)手在國際頂級醫(yī)學(xué)期刊新英格蘭醫(yī)學(xué)雜志NEJM 在線發(fā)表題為"SARS-CoV-2 Viral Load in Upper Respiratory Specimens of Infected Patients"的研究。 該研究分析了從17例有癥狀患者獲得的鼻拭子和咽拭子中的病毒載量與任何癥狀發(fā)作日的關(guān)系。癥狀發(fā)作后不久就檢測到較高的病毒載量（與Ct值成反比），鼻子中的病毒載量高于喉嚨。研究分析表明，感染SARS-CoV-2的患者的病毒核酸改變模式與流感的患者相似，并且看起來與感染SARS-CoV的患者不同。在無癥狀患者中能檢測到病毒載量，與有癥狀患者相似，表明無癥狀或癥狀輕微患者的傳播潛力。 

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(xì)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(xì)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(xì)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(xì)胞在內(nèi)的多種人體細(xì)胞表面表達(dá)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(tuán)隊(duì)，采用自主研發(fā)的人工智能藥靶篩選系統(tǒng)，重點(diǎn)針對2674種已上市的藥物以及1500種中藥提取物進(jìn)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(jìn)代謝，還可改善纖毛運(yùn)動(dòng)，增強(qiáng)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(jī)械工程及自動(dòng)化學(xué)院先進(jìn)數(shù)控和智能制造團(tuán)隊(duì)劉強(qiáng)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(qiáng)、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(dòng)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(dòng)的特點(diǎn)，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(dòng)態(tài)感染過程模型。劉強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)對北京、上海、重慶、溫州、長沙、鄭州、成都、杭州、深圳等40余個(gè)城市的疫情數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢進(jìn)行了動(dòng)態(tài)仿真分析?；诜治鼋Y(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(bào)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(bào)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(shí)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(jì)算機(jī)學(xué)院王靜遠(yuǎn)副教授，聯(lián)合經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院吳俊杰教授、部慧副教授，計(jì)算機(jī)學(xué)院軟件開發(fā)環(huán)境國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)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(tuán)隊(duì)，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(tuán)隊(duì)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(gè)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(diǎn)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(yuǎn)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(dòng)大數(shù)據(jù)與Meta-Population動(dòng)力學(xué)模型相結(jié)合的方式設(shè)計(jì)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(jì)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(diǎn)。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(jī)制逃避宿主抗病毒免疫反應(yīng)，抑制干擾素表達(dá)；它是除了冠狀病毒3CL水解酶之外，另一個(gè)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(diǎn)，也將繼續(xù)進(jìn)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。

病毒的快速、靈敏檢測可以縮短疑似病例數(shù)量和病人隔離期，更短時(shí)間內(nèi)篩查更多疑似病例，具有重要臨床和公共衛(wèi)生價(jià)值。核酸檢測試劑盒檢測耗時(shí)長、病毒RNA容易降解、難以檢測小于100bp病毒片段，導(dǎo)致目前新冠病毒檢測假陰性案例很多。深圳國際研究生院助理教授秦培武團(tuán)隊(duì)將通過CRISPR反應(yīng)、高靈敏光譜、單分子成像解決當(dāng)前新冠檢測面臨的難題。 在以往工作的基礎(chǔ)上，秦培武與羅徹斯特理工杜可教授合作開發(fā)基于Cas12a反應(yīng)的DNA病毒檢測方法，不擴(kuò)增的條件下可以檢測皮摩爾濃度非洲豬瘟病毒，成果已經(jīng)被Biosensors and Bioelectronics接收。 針對新型冠狀病毒檢測，靈敏度、速度、高通量將是檢測裝置的主要設(shè)計(jì)指標(biāo)。為此將整合光學(xué)靈敏度最高的單分子成像與信號放大最好的CRISPR酶反應(yīng)，達(dá)到高靈敏、高通量、高特異新冠病毒檢測，將CRISPR反應(yīng)體系封裝到載玻片作為檢測試劑盒使用，加入病毒后產(chǎn)生的熒光信號可通過單分子顯微鏡采集。多個(gè)檢測位點(diǎn)可以累計(jì)提高信噪比，crRNA陣列覆蓋新冠病毒所有保守區(qū)將最大限度檢測病毒提供的天然檢測靶點(diǎn)。 本項(xiàng)目還將開發(fā)病毒檢測試紙，將CRISPR反應(yīng)系統(tǒng)溶解風(fēng)干到試紙上。新冠病人咽拭子樣品經(jīng)核酸提取后先用試劑檢測，信號可以目測或者利用高靈敏光譜檢測，如果是陰性再進(jìn)行試劑盒單分子檢測，實(shí)現(xiàn)二級精準(zhǔn)新冠病毒核酸檢測。

“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(shí)需求，團(tuán)隊(duì)將設(shè)計(jì)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(xì)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(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)診斷算法模型，讓機(jī)器利用模型進(jìn)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(gè)技術(shù)難題?！靶颖緦W(xué)習(xí)”即在較少訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本的條件下進(jìn)行機(jī)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(tuán)隊(duì)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(shí)檢測大、中、小各個(gè)目標(biāo)是另一大難題。團(tuán)隊(duì)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次性特點(diǎn)與病灶區(qū)域的大小進(jìn)行對應(yīng)，“網(wǎng)絡(luò)的底層關(guān)注細(xì)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(dá)到同時(shí)檢測大小病灶區(qū)域的目標(biāo)?！毖ο蜿柦忉尩??！安贿^，即便有診斷‘神器’，影像科醫(yī)生也是不可替代的?！毖ο蜿栒f，人是復(fù)雜的機(jī)體，病毒在不同人體內(nèi)感染的反映也不一定相同?！彼硎?，當(dāng)遇到機(jī)器未曾學(xué)習(xí)過的微小病變或疑難病例時(shí)，仍需要影像醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)和智慧。以解決實(shí)際問題為目標(biāo)，該項(xiàng)目在研究過程中始終與臨床應(yīng)用緊密結(jié)合。無論是機(jī)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(shí)病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確率和泛化性，團(tuán)隊(duì)也利用現(xiàn)實(shí)疑似病例進(jìn)行了測試。