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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(duì)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(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，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(hào)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(hào)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(jí)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(píng)估嚴(yán)重程度。”薛向陽介紹，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”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(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)。”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(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(píng)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。

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(jí)，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(duì)病毒抗原檢測的有效性要求。

該方法有望突破現(xiàn)有核酸檢測方法對(duì)人員/場所的限制，縮短檢測用時(shí)，提高便捷程度，推動(dòng)診斷前移下移，實(shí)現(xiàn)疑似患者的快速診斷和密切接觸人群的現(xiàn)場篩查。 南開大學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室主任陳佺教授、龐代文教授組織了一支包括化學(xué)學(xué)院、生命科學(xué)學(xué)院、細(xì)胞應(yīng)答交叉科學(xué)中心相關(guān)專家在內(nèi)的聯(lián)合攻關(guān)團(tuán)隊(duì)。他們分別采用聚集誘導(dǎo)發(fā)光（AIE）、量子點(diǎn)、膠體金等技術(shù)，突擊開展新型冠狀病毒快速診斷技術(shù)及其試劑盒的研發(fā)，成功研發(fā)出新型冠狀病毒快速檢測新技術(shù)。

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(yàn)，由時(shí)任呼吸科主任鈕善福教授帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)一起研發(fā)了適應(yīng)中國人臉型的第一款面罩——“鈕式面罩”。

2020年2月14日，由廈門大學(xué)、深圳市第三人民醫(yī)院和養(yǎng)生堂旗下北京萬泰生物藥業(yè)股份有限公司共同研發(fā)的新冠病毒抗體檢測試劑盒（雙抗原夾心酶聯(lián)免疫法）經(jīng)臨床驗(yàn)證，173名新冠肺炎確診患者中93.1%抗體檢測陽性，而33名健康人中無一陽性，顯示出良好的敏感性和特異性。這是首個(gè)經(jīng)大樣本臨床驗(yàn)證的新冠病毒總抗體檢測試劑。該試劑能同時(shí)檢出包括IgM和IgG在內(nèi)的全部新冠特異性抗體，具有更高的靈敏度，所采用的雙抗原夾心法能夠更好地保障特異性。抗體檢測試劑的另一大突出優(yōu)點(diǎn)是檢測速度快，兩名檢測人員12小時(shí)即可完成1500份標(biāo)本的檢出。由于新冠病毒是首次入侵人類社會(huì)，幾乎所有尚未被感染的人的血液中都沒有抗體，只要患者的抗體檢測陽性即可判斷其為新冠病毒的感染者。因此，該總抗體檢測試劑的臨床應(yīng)用，可明顯改善當(dāng)前新冠疫情防控工作中疑似患者核酸檢測速度慢、采樣復(fù)雜、敏感性不高、需要高等級(jí)生物安全措施等。

浙江工業(yè)大學(xué)張文教授團(tuán)隊(duì)正攻關(guān)浙江省科技廳關(guān)于2019-nCoV應(yīng)急科研項(xiàng)目，與浙江省疾病預(yù)防控制中心合作，幫助解決目前針對(duì)新冠肺炎無特效藥的臨床問題。張文教授團(tuán)隊(duì)自2014年H7N9禽流感疫情發(fā)生以來，就開始研究流感和冠狀病毒致病機(jī)制，以及針對(duì)病毒的靶向藥物開發(fā)。 張文團(tuán)隊(duì)早在2014年開始，就陸續(xù)開展針對(duì)SARS-CoV、MERS-CoV、塞卡、埃博拉（CoV）冠狀病毒，以及H7N9甲型流感病毒、某些H1N1亞型甲型流感病毒的抗病毒藥物研發(fā)。他們發(fā)現(xiàn)，在這些病毒入侵的宿主細(xì)胞，有種絲氨酸蛋白酶TMPRSS2（Ⅱ型跨膜絲氨酸蛋白酶（TTSP）），它可能就是我們要找的“魔術(shù)剪刀”，換個(gè)角度來說，也就是一個(gè)極佳的抗病毒藥物靶點(diǎn)。2017年，張文團(tuán)隊(duì)在公開發(fā)表的文獻(xiàn)（Biochimie, 2017, 142, 1-10）中，對(duì)冠狀病毒侵入宿主細(xì)胞進(jìn)行病毒復(fù)制的過程進(jìn)行了詳細(xì)闡述。 SARS-CoV冠狀病毒進(jìn)入宿主細(xì)胞可能通過的兩個(gè)途徑：途徑1，冠狀病毒與宿主細(xì)胞受體（對(duì)2019-nCoV的受體是血管緊張素轉(zhuǎn)化酶II，ACE2）結(jié)合，以內(nèi)吞的形式進(jìn)入宿主細(xì)胞，形成胞內(nèi)體，在這過程中刺突蛋白被組織蛋白酶活化。由于胞內(nèi)體pH值下降致使病毒包膜與胞體內(nèi)膜的融合，并將病毒遺傳基因RNA釋放到胞漿中，然后進(jìn)行RNA轉(zhuǎn)錄、復(fù)制和轉(zhuǎn)錄。新的病毒RNA被轉(zhuǎn)運(yùn)至內(nèi)質(zhì)網(wǎng)、高爾基體中間部位組裝的地方。在這里由宿主細(xì)胞合成的無活性的刺突糖蛋白（spike protein）必須由絲氨酸蛋白酶TMPRSS2剪切為有活性的片段，包裝在病毒上。然后，RNA和結(jié)構(gòu)蛋白組裝并發(fā)芽成囊泡；囊泡被轉(zhuǎn)運(yùn)到細(xì)胞表面并在TMPRSS2幫助下釋放。途徑2，刺突糖蛋白（spike protein）可以在細(xì)胞表面在TMPRSS2幫助下被激活，導(dǎo)致病毒膜與宿主細(xì)胞質(zhì)膜融合。TMPRSS2在高爾基體或質(zhì)膜上，無論是在病毒組裝過程中還是在附著和釋放過程中，都發(fā)生了對(duì)刺突糖蛋白的剪切，這也確保了新病毒的活性。TMPRSS2激活SARS-CoV會(huì)干擾干擾素誘導(dǎo)的跨膜蛋白（IFITMs）對(duì)SARS-CoVS的抑制作用，IFITMs是一類干擾素誘導(dǎo)的宿主細(xì)胞蛋白，可抑制幾種包膜病毒進(jìn)入。 所獲得的證據(jù)表明，TMPRSS2在SARS-CoV感染中發(fā)揮著重要作用。團(tuán)隊(duì)前期研究發(fā)現(xiàn)TMPRSS2基因組里有一段序列能特異性地與團(tuán)隊(duì)優(yōu)選的合成小分子先導(dǎo)化合物作用，下調(diào)TMPRSS2基因表達(dá)，從而在宿主細(xì)胞中能抑制病毒復(fù)制、增殖。圖2為團(tuán)隊(duì)篩選的部分小分子化合物。團(tuán)隊(duì)正加快新冠肺炎防治藥物科研攻關(guān)的研究進(jìn)程，爭取在2020年3月-12月在新結(jié)構(gòu)分子和老藥篩選方面有階段性實(shí)質(zhì)成果，為疫情防控阻擊戰(zhàn)貢獻(xiàn)工大力量。

2月21日凌晨，西湖大學(xué)周強(qiáng)研究團(tuán)隊(duì)在論文預(yù)印本網(wǎng)站BioRxiv再次發(fā)文，報(bào)道新冠病毒表面S蛋白受體結(jié)合結(jié)構(gòu)域與細(xì)胞表面受體ACE2全長蛋白（以下簡稱ACE2）的復(fù)合物冷凍電鏡結(jié)構(gòu)，揭開了新冠病毒入侵人體細(xì)胞的神秘面紗。研究發(fā)現(xiàn)，新冠病毒感染人體細(xì)胞的關(guān)鍵在于冠狀病毒的S蛋白與人體ACE2的結(jié)合。準(zhǔn)確地說，是S蛋白“劫持”了原本是控制血壓的ACE2，通過與它的結(jié)合入侵人體。一個(gè)人體細(xì)胞的蛋白，怎么會(huì)與病毒發(fā)生聯(lián)系？西湖大學(xué)特聘研究員陶亮用了一個(gè)形象的比喻：“如果把人體想象成一間房屋，把新冠病毒想象成強(qiáng)盜，那么，ACE2就是這間房屋的‘門把手’；S蛋白抓住了它，病毒從而長驅(qū)直入闖進(jìn)人體細(xì)胞。”雖然S蛋白和ACE2是敵我雙方接觸的最前線，但在此次疫情暴發(fā)前，科學(xué)家們從未看清ACE2的全貌及ACE2與新冠病毒S蛋白的相互作用。兩天前，周強(qiáng)實(shí)驗(yàn)室在世界范圍內(nèi)率先報(bào)道了ACE2的高分辨三維空間結(jié)構(gòu)，這一次，他們進(jìn)一步解析出ACE2與新冠病毒S蛋白受體結(jié)合結(jié)構(gòu)域的復(fù)合物結(jié)構(gòu)。

近日，南科大“人流大數(shù)據(jù)和AI驅(qū)動(dòng)的新型冠狀病毒（COVID-19）傳播建模預(yù)測和模擬推演平臺(tái)”內(nèi)測版本正式推出（下簡稱“推演平臺(tái)”）。該平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)在城市尺度上，基于人流移動(dòng)的新型冠狀病毒傳播感染情況的細(xì)粒度預(yù)測和模擬，為有關(guān)部門制定不同的隔離和公共防疫政策（如封閉特定城市區(qū)域或道路）提供參考。新型冠狀病毒的感染傳播與人流移動(dòng)存在密不可分的關(guān)聯(lián)。現(xiàn)階段的多數(shù)研究只停留在簡單的相關(guān)性分析以及基于全國地圖的數(shù)據(jù)可視化階段，缺乏在城市尺度上、針對(duì)人流移動(dòng)的細(xì)粒度深度分析，更缺乏基于人流移動(dòng)的傳播模擬推演模型以及潛在感染源和風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的挖掘模型。隨著復(fù)工潮的來臨，戰(zhàn)“疫”面臨新的挑戰(zhàn)。南方科技大學(xué)科研部、工學(xué)院、計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程系（下簡稱“計(jì)算機(jī)系”）和南方科技大學(xué)-東京大學(xué)超智慧城市聯(lián)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(yù)測項(xiàng)目組”，由計(jì)算機(jī)系副教授宋軒擔(dān)任負(fù)責(zé)人，迅速啟動(dòng)針對(duì)新型冠狀病毒傳播感染的“大數(shù)據(jù)分析和AI建模推演平臺(tái)”研發(fā)工作。該平臺(tái)是一個(gè)針對(duì)新型冠狀病毒傳播的大數(shù)據(jù)分析和AI建模平臺(tái)（如圖1），其中預(yù)測和模擬推演模型完全由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，需要使用人流大數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。數(shù)據(jù)擁有單位只要將人流大數(shù)據(jù)輸入平臺(tái)，平臺(tái)即可以自動(dòng)完成模型迭代訓(xùn)練，并輸出相關(guān)的預(yù)測和模擬推演的可視化結(jié)果。其預(yù)測和模擬推演的精度由模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量、精細(xì)度和覆蓋度決定。平臺(tái)后續(xù)期待更多單位（如GPS軌跡數(shù)據(jù)、CDR數(shù)據(jù)等人流大數(shù)據(jù)擁有單位）參與進(jìn)來，共同完善該平臺(tái)。推演平臺(tái)通過整合、處理和分析各類多模態(tài)人流移動(dòng)和出行大數(shù)據(jù)，結(jié)合新一代的人工智能技術(shù)，完成對(duì)新型冠狀病毒的傳播和感染人群細(xì)粒度建模，從而實(shí)現(xiàn)在城市區(qū)域內(nèi)細(xì)粒度預(yù)測、模擬和動(dòng)態(tài)推演傳播感染情況。平臺(tái)可實(shí)現(xiàn)的基本功能主要有以下幾個(gè)方面：一是建立新型冠狀病毒和人流移動(dòng)的映射模型，包括傳染概率確定/潛伏期分析/傳染代數(shù)分析等；二是分析隱藏病患，由于疾病傳播為鏈?zhǔn)剑梢愿鶕?jù)缺失軌跡鏈反推出尚未確診的疑似病患；三是分析風(fēng)險(xiǎn)人群，可根據(jù)病患軌跡尋找可能有接觸的風(fēng)險(xiǎn)人群，提前預(yù)警；四是挖掘潛在病原地，分析病人間的軌跡交叉點(diǎn)確認(rèn)潛在的未知病原地（如圖3）。在以上功能基礎(chǔ)上，平臺(tái)可以實(shí)現(xiàn)設(shè)定不同的公共防疫政策（如封閉城市內(nèi)的高風(fēng)險(xiǎn)感染區(qū)域），在城市尺度上，動(dòng)態(tài)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(guān)部門制定更為高效的隔離和公共防疫政策（如圖4）。

2020年1月31日，蘭州大學(xué)第一醫(yī)院2019-nCoV研究團(tuán)隊(duì)在國際放射學(xué)首位期刊Radiology（IF 7.608）發(fā)布了學(xué)術(shù)成果：2019-nCoV確診病例的CT特征；同步推送全球放射醫(yī)師，關(guān)注新型冠狀病毒肺炎的CT影像學(xué)表現(xiàn)。2019-nCoV科研攻關(guān)專家組組長、蘭州大學(xué)第一醫(yī)院院長李汛教授正在帶領(lǐng)科研團(tuán)隊(duì)，緊密圍繞2019-nCoV流行病學(xué)特點(diǎn)、快速診斷技術(shù)、診療模式、中藥防殺與治療、防控體系構(gòu)建與感控指南建立、消毒與廢物處理六個(gè)方面進(jìn)行全方位研究。醫(yī)院第1例病例確診后，雷軍強(qiáng)教授作為第一作者將其典型的影像學(xué)特征在國際頂級(jí)放射期刊報(bào)道，助力抗擊新冠病毒肺炎工作的進(jìn)行。 蘭州大學(xué)第一醫(yī)院院長助理祁小龍教授、雷軍強(qiáng)教授及其放射科團(tuán)隊(duì)將圍繞“基于智能影像技術(shù)的重大公共衛(wèi)生事件防控體系構(gòu)建”開展科研攻關(guān)，緊密配合一線醫(yī)護(hù)團(tuán)隊(duì)開展2019-nCoV疫情的早篩、早隔、早診和早治。