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近日，南科大“人流大數據和AI驅動的新型冠狀病毒（COVID-19）傳播建模預測和模擬推演平臺”內測版本正式推出（下簡稱“推演平臺”）。該平臺可實現在城市尺度上，基于人流移動的新型冠狀病毒傳播感染情況的細粒度預測和模擬，為有關部門制定不同的隔離和公共防疫政策（如封閉特定城市區域或道路）提供參考。新型冠狀病毒的感染傳播與人流移動存在密不可分的關聯。現階段的多數研究只停留在簡單的相關性分析以及基于全國地圖的數據可視化階段，缺乏在城市尺度上、針對人流移動的細粒度深度分析，更缺乏基于人流移動的傳播模擬推演模型以及潛在感染源和風險區域的挖掘模型。隨著復工潮的來臨，戰“疫”面臨新的挑戰。南方科技大學科研部、工學院、計算機科學與工程系（下簡稱“計算機系”）和南方科技大學-東京大學超智慧城市聯合研究中心緊急組織科研力量，成立“新型冠狀病毒傳播建模預測項目組”，由計算機系副教授宋軒擔任負責人，迅速啟動針對新型冠狀病毒傳播感染的“大數據分析和AI建模推演平臺”研發工作。該平臺是一個針對新型冠狀病毒傳播的大數據分析和AI建模平臺（如圖1），其中預測和模擬推演模型完全由數據驅動，需要使用人流大數據進行訓練和優化。數據擁有單位只要將人流大數據輸入平臺，平臺即可以自動完成模型迭代訓練，并輸出相關的預測和模擬推演的可視化結果。其預測和模擬推演的精度由模型訓練數據的質量、精細度和覆蓋度決定。平臺后續期待更多單位（如GPS軌跡數據、CDR數據等人流大數據擁有單位）參與進來，共同完善該平臺。推演平臺通過整合、處理和分析各類多模態人流移動和出行大數據，結合新一代的人工智能技術，完成對新型冠狀病毒的傳播和感染人群細粒度建模，從而實現在城市區域內細粒度預測、模擬和動態推演傳播感染情況。平臺可實現的基本功能主要有以下幾個方面：一是建立新型冠狀病毒和人流移動的映射模型，包括傳染概率確定/潛伏期分析/傳染代數分析等；二是分析隱藏病患，由于疾病傳播為鏈式，可以根據缺失軌跡鏈反推出尚未確診的疑似病患；三是分析風險人群，可根據病患軌跡尋找可能有接觸的風險人群，提前預警；四是挖掘潛在病原地，分析病人間的軌跡交叉點確認潛在的未知病原地（如圖3）。在以上功能基礎上，平臺可以實現設定不同的公共防疫政策（如封閉城市內的高風險感染區域），在城市尺度上，動態推演和模擬在這些政策下的城市傳播感染情況，從而幫助相關部門制定更為高效的隔離和公共防疫政策（如圖4）。

根據目前的研究，新冠病毒引起的肺炎最常見的癥狀是發熱和咳嗽等，而表現出腹瀉癥狀的患者較少。廣州中山大學第三附屬醫院學者在預印本平臺medrxiv發表文章稱，腹瀉可能是新冠病毒感染的一個指標，提示臨床醫生應更加關注腹瀉患者。而目前三項研究報告的腹瀉發生率不同。作者認為，腹瀉可能是一個被忽視的癥狀。由于冠狀病毒通過結合ACE2入侵人體細胞，ACE2也可調控腸道炎癥，為了追蹤新冠病毒介導的感染途徑，團隊使用單細胞RNA測序進行了分析。結果發現， ACE2 在小腸中高度表達，尤其在近端和遠端腸細胞中顯著升高，而ACE2在肺組織中的RNA水平較低。因此，團隊懷疑，當人們食用受感染的野生動物時，表達ACE2的小腸上皮細胞可能容易受到新冠病毒感染，腹瀉可能是感染的一個指標。研究還分析了HCOV-229 E病毒的ANPEP受體和Mers-CoV病毒的DPP4受體的表達譜。發現這些病毒進入受體的 RNA 水平也在近端或遠端腸細胞中也呈現高表達，與ACE2的表達譜一致。由于ACE2、ANPEP和DPP4的表達譜明顯重疊，人類腸道很可能是這些病毒的另一種感染途徑。 作者建議，對于新冠病毒感染預防，不僅要戴好口罩防止通過呼吸道感染，也不能忽視病從口入經腸道感染，疫情期間，食物最好要高溫烹飪。由于新冠病毒與SARS病毒高度同源，約20～25%的SARS患者有腹瀉，而目前新冠病毒肺炎的腹瀉發生率僅2～3%，這令人困惑。作者指出，鑒于疫情中的很多初期患者報告與野生動物市場有聯系，這一觀察提出了一個重要問題，即當食物到達小腸時，病毒是否通過污染食物傳播。

日前，國防科技大學系統工程學院大數據與復雜網絡研究團隊同四川大學、電子科技大學一起，組建新冠病毒大數據交叉學科研究平臺，助力新型流行病研究和防控，給多個省份和國家有關部委等提供了8份數據分析報告和決策建議報告，為防控和戰勝疫情貢獻出了科學智慧。國防科技大學系統工程學院大數據與復雜網絡研究團隊基于新冠病毒大數據交叉學科研究平臺，利用海量多源異構大數據，結合疫情發生發展規律，對人群流動及傳播風險進行了綜合建模和分析，為政府決策提供了參考依據。特別是團隊通過分析春運期間人口流動大數據，建立起疾病傳播模型，測算出了疫情擴散蔓延階段武漢市向全國各地區的輸出人口狀況和新冠病毒感染的風險指數。還有許多研究人員嘗試通過客運數據，研判各個地區及城市的感染風險。也有學者采用“百度遷移”所提供的人口流動數據，通過春運期間從武漢流向全國各省市的人口規模(不包含港澳臺數據)和全國感染病毒人數的可視化分布，直觀解讀兩者間的聯系。同時加以推斷，武漢封城之后，二次傳染所造成的病毒傳播將日趨占主導地位，傳播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相關。

華中科技大學同濟藥學院李華教授、沈陽藥科大學無涯創新學院陳麗霞教授、軍事醫學研究院國家應急防控藥物工程技術研究中心李行舟研究員等組成聯合攻關小組，系統性分析了新型冠狀病毒（SARS-CoV-2）基因編碼的蛋白作為主要或潛在的藥物治療靶點，并通過計算機虛擬篩選方法發現了一系列具有抗病毒、抗菌和抗炎作用的臨床藥物和天然產物對不同的靶蛋白表現出很高的親和力，為新型冠病毒感染性疾病（COVID-19）的治療提供了新的可能。研究成果在線發表在SCI雜志《藥學學報》英文版(Acta Pharmaceutica Sinica B,一區),為了加速新冠病毒藥物研發，研究組還在文章中公布了所有靶點蛋白質結構模型和篩選得到的高分潛在藥物供下載，每個藥物和靶點的共結構可以應要求發送。研究團隊利用生物信息學和結構基因組學的方法系統性分析了SARS-CoV-2所有基因編碼的蛋白質，并且將基因序列與SARS-CoV和MARS-CoV等冠狀病毒進行了比對,通過同源建模的方法構建了19個SARS-CoV-2蛋白和1個人類宿主的蛋白的同源結構，基本涵蓋了對于冠狀病毒RNA復制、翻譯；結構組成；入侵宿主細胞以及干擾宿主固有免疫等至關重要的所有蛋白靶點，對于進一步發現特異性靶向SARS-CoV-2的抑制劑提供了理論基礎。研究團隊還構建了常用的抗病毒藥物數據庫（78個化合物），包括已經上市的、和目前正在進行新冠病毒臨床實驗的化合物，把這些化合物和新冠病毒的各個靶點都進行了分子對接，重點分析目前正在進行臨床實驗的藥物瑞德西韋、氯喹、克立芝等。目前已知的瑞德西韋抗病毒作用機制是三磷酸活性代謝產物作為冠狀病毒RNA聚合酶的底物ATP類似物，摻入RNA鏈，從而阻止RNA的合成。研究團隊的對接結果顯示瑞德西韋和RdRp具有很高親和力，和其目前抗病毒機制一致。此外，研究團隊還發現瑞德西韋可能作用于宿主細胞表面II型跨膜絲氨酸蛋白酶（TMPRSS2），阻止S蛋白被TMPRSS2酶切，從而阻止S蛋白變構介導的病毒與細胞膜融合，可能是瑞德西韋新的作用機制，這是一個新方向，為后續研究提供了思路。

山東大學藥學院劉新泳教授團隊與山東省疾控中心聯合申報的山東省重大科技創新工程項目“新型冠狀病毒分離、測序、快速檢測及藥物篩選研究”，獲批經費450萬元。連日來，該團隊在抗新冠肺炎藥物研究方面取得一系列進展。   完成硝唑尼特的原料和制劑工藝研究。劉新泳教授團隊根據體外抗新型冠狀病毒活性篩選實驗，對已發現的具有顯著抗新型冠狀病毒作用的上市藥物硝唑尼特（RY2020，原抗寄生蟲藥物），聯合山東瑞陽制藥進行研發，已完成了藥物合成工藝研究、藥物干混懸劑和片劑的制備工藝、體內藥代動力學的研究。目前正在進行抗新型冠狀病毒感染動物藥效學驗證，并擬申報臨床研究，有望成為本次疫情防控急需的一線藥物。 完成法匹拉韋的產業化研究。法匹拉韋是抗流感病毒藥物，對新型冠狀病毒肺炎具有較好的臨床治療作用，目前該團隊已完成法匹拉韋合成工藝、產業化工藝、質量控制研究等任務，正在聯合山東齊都藥業申報國家仿制藥物，用于臨床抗新型冠狀病毒肺炎。 建立基于靶標的虛擬篩選平臺。依托山東省藥物分子設計與創新藥物研究山東省高校重點實驗室，基于新型冠狀病毒的突刺Spike蛋白、蛋白酶PLpro和Mpro、RNA依賴的RNA聚合酶結構，劉新泳教授團隊開展了計算機智能化輔助的高通量的藥物虛擬篩選，重點篩選了已上市藥物、商品化分子庫以及課題組自有的多樣性的合成分子庫、天然產物庫、中藥提取物庫，發現多個虛擬評價活性好的臨床已有藥物和實體小分子化合物。

2020年2月6日，吉林大學附屬第一醫院眼科陸成偉團隊在國際頂級醫學期刊Lancet 在線發表題為“2019-nCoV transmission through the ocular surface must not be ignored”的研究，認為2019-nCoV通過眼睛的傳播被忽略了。 傳染性飛沫和體液很容易污染人結膜上皮。呼吸道病毒能夠在感染的患者中引起眼部并發癥，進而導致呼吸道感染。嚴重的急性呼吸綜合征冠狀病毒（SARS-CoV）主要通過直接或間接傳播（眼睛，嘴或鼻子的粘膜間接接觸）。粘膜裸露和不受保護的眼睛會增加SARS-CoV傳播的風險，這表明未保護的眼睛，暴露于2019-nCoV可能會引起急性呼吸道感染。呼吸道可能不是2019-nCoV的唯一傳播途徑，所有檢查可疑病例的眼科醫生都應戴防護眼鏡。

該研究首次勾勒出新型冠狀病毒復制機器的內部構造，并為瑞德西韋、法匹拉韋等藥物如何精確靶向并抑制病毒復制提出了合理解釋，這為深入研究新型冠狀病毒遺傳物質復制轉錄的分子機理奠定了重要基礎，并為開發抗新冠肺炎的特效藥開辟了新途徑。同樣，團隊在第一時間公開了研究成果，幫助全球抗病毒藥物研究領域迅速開展工作。同時，應Science期刊編輯的邀請，團隊于3月16日將該工作投送至Science期刊，于4月10日在線發表。這些成果的迅速獲得，得益于饒子和院士團隊長期、潛心開展冠狀病毒研究的深厚積累。在2003年“非典”爆發期間，團隊組率先解析出SARS冠狀病毒的第一個蛋白質結構-主蛋白酶（nsp5）及其與抑制劑復合物的晶體結構，隨后該組又解析出的10多個主蛋白酶與抑制劑的復合物結構，為SARS冠狀病毒藥物的研制奠定了關鍵的生物學基礎，其中有關主蛋白酶（nsp5）的研究論文的單篇引用達347次，抗病毒藥物方面的研究成果獲得國家發明專利4項。為進一步探索冠狀病毒引物酶工作機制，還相繼解析了SARS冠狀病毒nsp7-8復合物、復制校正復合物nsp14-nsp10、解旋酶nsp13等一系列冠狀病毒轉錄復制核心蛋白的三維結構，為深入理解冠狀病毒生命周期的分子機制、研發抗冠狀病毒藥物，提供了關鍵的科學基礎。需要指出的是，這些研究成果為發展抗病毒藥物提供了關鍵結構生物學基礎，但是要得到可以實際使用的藥物，還需要化學、藥學、臨床醫學等多領域的科學家共同努力。

同濟大學曹志偉教授團隊與上海市公共衛生臨床中心合作，關于武漢新型冠狀病毒2019-nCoV抗原性計算的文章（Identification of potential cross-protective epitope between 2019-nCoV and SARS virus），2020年1月30日在 Journal of Genetics and Genomics在線發表。 研究表明，S蛋白是冠狀病毒與宿主細胞表面ACE2受體結合、進而介導病毒入宿主細胞的關鍵表面蛋白，是疫苗抗體研發的重要靶點。基于具有自主知識產權的免疫原性計算工具CE-Blast，研究小組對所有冠狀病毒的S蛋白進行了系統性的結構模擬和免疫原性掃描，計算了新病毒與已知17種冠狀病毒亞型之間的免疫原性距離，發現新病毒S蛋白的免疫原性總體上與SARS更為接近。進一步計算揭示，2019武漢新冠狀病毒與SARS冠狀病毒的S抗原在受體接合區域（RBD）上存在潛在交叉反應表位。最為重要的是，其中一處與人ACE2受體結合位點緊密毗鄰。因此，針對該表位區域研發抗體，空間位阻效應可能阻斷病毒與ACE2受體的結合，有望起到病毒感染保護作用。同時，針對該表位區域的SARS抗體，可能對2019新病毒具有潛在臨床治療價值。 

南京大學健康醫療大數據國家研究院與南京大學校友企業江蘇美克醫學技術有限公司聯合研發出的15分鐘快速檢測新型冠狀病毒感染的IgM/IgG抗體檢測試劑盒(免疫層析法)，已在江蘇省各地市疾病預防控制中心投入使用。這款試劑盒經過南京市第二醫院等單位的大樣本試用檢測，發現能夠快速、簡便、準確的篩查新型冠狀病毒感染患者，完全符合市場的迫切需求。 南京大學將首批免費向淮安市捐贈1萬人份的新型冠狀病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗體檢測試劑盒投入人群監測。研發產品 由南京大學與美克醫學聯合研制成功的新型冠狀病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗體檢測試劑盒應用了免疫層析法。lgM/lgG抗體是從感染到發病中出現的人體抗體，是近期感染的標志。在感染過程中lgM是人體免疫系統中首先出現的抗體，然后lgG抗體出現，伴隨著lgM抗體衰減。檢測急性感染期新型冠狀病毒（2019-nCoV）特異性lgM/lgG抗體具有敏感性高、診斷及時、能判定疑似者是否感染等優點。因此，檢測新型冠狀病毒(2019-nCov)lgM抗體具有重要的臨床意義，對有效控制大規模傳播具有重要的意義。 新型冠狀病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗體檢測試劑盒目前已投入人群監測中，在首批試用后，快速、簡便、有效、精準的病毒檢測效果得到北京疾病預防控制中心、江蘇省疾病預防控制中心和華中科技大學協和武漢紅十字會醫院等多省市疾控中心、省傳染病醫院、多家教學醫院20多家醫療機構的肯定，并積極響應加入新型冠狀病毒（2019-nCoV）lgM/lgG抗體檢測產品的驗證工作中。

南開大學生命科學學院丁丹教授團隊牽頭，聯合南方醫科大學南方醫院鄭磊教授團隊、華南理工大學唐本忠院士團隊、深圳金準生物醫學工程有限公司開展聯合攻關,成功研制出新冠病毒IgM/IgG抗體聯合檢測試劑盒，并已實現量產。 1例（63.9%），IgG陽性138例（87.3%），在151例健康對照及非新冠肺炎疾病中特異性為98.7%。