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同濟(jì)大學(xué)上海自主智能無(wú)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(cè)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(cè)試劑盒。與目前臨床使用的檢測(cè)試劑盒相比，新型試劑盒最大的優(yōu)勢(shì)是“快”，可在15分鐘內(nèi)檢測(cè)出是否為新型冠狀病毒，極大地縮短了檢測(cè)時(shí)間；同時(shí)該試劑盒具有高靈敏度，病毒蛋白檢測(cè)達(dá)到pg級(jí)，為病毒感染的早期篩查提供了簡(jiǎn)便靈敏的手段。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，新型試劑盒檢測(cè)限、靈敏度、線性系數(shù)等性能指標(biāo)均滿足對(duì)病毒抗原檢測(cè)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(cè)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(cè)、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(guó)際頂級(jí)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(cè)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(lái)與感染SARS-CoV的患者不同。在無(wú)癥狀患者中能檢測(cè)到病毒載量，與有癥狀患者相似，表明無(wú)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(guò)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(duì)口咽中癥狀很少或沒(méi)有癥狀且可檢測(cè)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(lái)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(guó)際頂級(jí)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(cè)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(lái)與感染SARS-CoV的患者不同。在無(wú)癥狀患者中能檢測(cè)到病毒載量，與有癥狀患者相似，表明無(wú)癥狀或癥狀輕微患者的傳播潛力。 

該研究通過(guò)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(guò)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(guò)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(guò)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(duì)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(hào)：18683-91-5）等。氨溴索，又稱沐舒坦，是一種呼吸道潤(rùn)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(duì)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(kāi)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(kāi)展本次疫情建模仿真和預(yù)測(cè)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(cè)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(guò)程模型。劉強(qiáng)教授團(tuán)隊(duì)對(duì)北京、上海、重慶、溫州、長(zhǎng)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(shì)進(jìn)行了動(dòng)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(jí)部門提交疫情關(guān)鍵數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)報(bào)告2份，直接向中國(guó)疾控中心提供預(yù)測(cè)分析數(shù)據(jù)及報(bào)告2份，向上級(jí)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(duì)國(guó)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(kāi)發(fā)環(huán)境國(guó)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(kāi)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(kāi)展基于大數(shù)據(jù)的疫情預(yù)測(cè)與大數(shù)據(jù)分析科研攻關(guān)工作。 團(tuán)隊(duì)經(jīng)過(guò)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(duì)新冠肺炎疫情預(yù)測(cè)的模型，并最早具備了對(duì)外提供疫情預(yù)測(cè)服務(wù)的能力。該模型具備優(yōu)秀的預(yù)測(cè)精度和疫情解釋能力，為上級(jí)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(guó)發(fā)病走勢(shì)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(cè)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(cè)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(yáng)藥科大學(xué)無(wú)涯學(xué)院陳麗霞教授、軍事醫(yī)學(xué)研究院國(guó)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(kāi)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(duì)抗新冠病毒的治療藥物是對(duì)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(kāi)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(guò)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(cè)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(cè)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(cè)試劑盒檢測(cè)耗時(shí)長(zhǎng)、病毒RNA容易降解、難以檢測(cè)小于100bp病毒片段，導(dǎo)致目前新冠病毒檢測(cè)假陰性案例很多。深圳國(guó)際研究生院助理教授秦培武團(tuán)隊(duì)將通過(guò)CRISPR反應(yīng)、高靈敏光譜、單分子成像解決當(dāng)前新冠檢測(cè)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(kāi)發(fā)基于Cas12a反應(yīng)的DNA病毒檢測(cè)方法，不擴(kuò)增的條件下可以檢測(cè)皮摩爾濃度非洲豬瘟病毒，成果已經(jīng)被Biosensors and Bioelectronics接收。 針對(duì)新型冠狀病毒檢測(cè)，靈敏度、速度、高通量將是檢測(cè)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(hào)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(cè)，將CRISPR反應(yīng)體系封裝到載玻片作為檢測(cè)試劑盒使用，加入病毒后產(chǎn)生的熒光信號(hào)可通過(guò)單分子顯微鏡采集。多個(gè)檢測(cè)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(cè)病毒提供的天然檢測(cè)靶點(diǎn)。 本項(xiàng)目還將開(kāi)發(fā)病毒檢測(cè)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(cè)，信號(hào)可以目測(cè)或者利用高靈敏光譜檢測(cè)，如果是陰性再進(jìn)行試劑盒單分子檢測(cè)，實(shí)現(xiàn)二級(jí)精準(zhǔn)新冠病毒核酸檢測(cè)。

“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(lái)評(píng)估嚴(yán)重程度。”薛向陽(yáng)介紹，針對(duì)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(cè)”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(duì)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(cè)等多個(gè)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(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(duì)較少，且由于一線影像醫(yī)生任務(wù)繁重，無(wú)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(cè)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(duì)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(lái)越大，因此模型通過(guò)不同層次的加權(quán)和融合，最終便能達(dá)到同時(shí)檢測(cè)大小病灶區(qū)域的目標(biāo)。”薛向陽(yáng)解釋道。“不過(guò)，即便有診斷‘神器’，影像科醫(yī)生也是不可替代的。”薛向陽(yáng)說(shuō)，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。”他表示，當(dāng)遇到機(jī)器未曾學(xué)習(xí)過(guò)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(wèn)題為目標(biāo)，該項(xiàng)目在研究過(guò)程中始終與臨床應(yīng)用緊密結(jié)合。無(wú)論是機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，還是測(cè)試評(píng)估數(shù)據(jù)，都來(lái)源于臨床真實(shí)病例。在算法模型定型過(guò)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(cè)試。