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新冠肺炎影像學AI智能輔助診斷研究
“現階段醫生需要在大量影像數據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、大小等來評估嚴重程度。”薛向陽介紹，針對臨床的現實需求，團隊將設計目標定位于“肺炎分類鑒別”和“關鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區別健康狀態、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區域。針對這些需求，團隊設計診斷算法模型，讓機器利用模型進行訓練，學習不同類型肺炎在CT影像表現上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學習、小目標檢測等多個技術難題。“小樣本學習”即在較少訓練數據樣本的條件下進行機器學習。在疫情發生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數據相對較少，且由于一線影像醫生任務繁重，無法獲得大量專家標注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學成才”。為此，團隊采用基于自遷移學習的半監督學習等技巧，使算法具備一定的“小樣本學習”能力，在不增加醫生標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域有大有小，且往往大中小病灶區域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標是另一大難題。團隊利用神經網絡的層次性特點與病灶區域的大小進行對應，“網絡的底層關注細節，即小病灶區域，而網絡中層到高層所關注的病灶區域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權和融合，最終便能達到同時檢測大小病灶區域的目標。”薛向陽解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫生也是不可替代的。”薛向陽說，人是復雜的機體，病毒在不同人體內感染的反映也不一定相同。”他表示，當遇到機器未曾學習過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫生的經驗和智慧。以解決實際問題為目標，該項目在研究過程中始終與臨床應用緊密結合。無論是機器學習數據，還是測試評估數據，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗模型的準確率和泛化性，團隊也利用現實疑似病例進行了測試。
復旦大學
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。
天津大學
2021-04-10
發現治療新冠肺炎藥物靶點的研究
浙江工業大學張文教授團隊正攻關浙江省科技廳關于2019-nCoV應急科研項目，與浙江省疾病預防控制中心合作，幫助解決目前針對新冠肺炎無特效藥的臨床問題。張文教授團隊自2014年H7N9禽流感疫情發生以來，就開始研究流感和冠狀病毒致病機制，以及針對病毒的靶向藥物開發。 張文團隊早在2014年開始，就陸續開展針對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。他們發現，在這些病毒入侵的宿主細胞，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“魔術剪刀”，換個角度來說，也就是一個極佳的抗病毒藥物靶點。2017年，張文團隊在公開發表的文獻（Biochimie, 2017, 142, 1-10）中，對冠狀病毒侵入宿主細胞進行病毒復制的過程進行了詳細闡述。 SARS-CoV冠狀病毒進入宿主細胞可能通過的兩個途徑：途徑1，冠狀病毒與宿主細胞受體（對2019-nCoV的受體是血管緊張素轉化酶II，ACE2）結合，以內吞的形式進入宿主細胞，形成胞內體，在這過程中刺突蛋白被組織蛋白酶活化。由于胞內體pH值下降致使病毒包膜與胞體內膜的融合，并將病毒遺傳基因RNA釋放到胞漿中，然后進行RNA轉錄、復制和轉錄。新的病毒RNA被轉運至內質網、高爾基體中間部位組裝的地方。在這里由宿主細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和結構蛋白組裝并發芽成囊泡；囊泡被轉運到細胞表面并在TMPRSS2幫助下釋放。途徑2，刺突糖蛋白（spike protein）可以在細胞表面在TMPRSS2幫助下被激活，導致病毒膜與宿主細胞質膜融合。TMPRSS2在高爾基體或質膜上，無論是在病毒組裝過程中還是在附著和釋放過程中，都發生了對刺突糖蛋白的剪切，這也確保了新病毒的活性。TMPRSS2激活SARS-CoV會干擾干擾素誘導的跨膜蛋白（IFITMs）對SARS-CoVS的抑制作用，IFITMs是一類干擾素誘導的宿主細胞蛋白，可抑制幾種包膜病毒進入。 所獲得的證據表明，TMPRSS2在SARS-CoV感染中發揮著重要作用。團隊前期研究發現TMPRSS2基因組里有一段序列能特異性地與團隊優選的合成小分子先導化合物作用，下調TMPRSS2基因表達，從而在宿主細胞中能抑制病毒復制、增殖。圖2為團隊篩選的部分小分子化合物。團隊正加快新冠肺炎防治藥物科研攻關的研究進程，爭取在2020年3月-12月在新結構分子和老藥篩選方面有階段性實質成果，為疫情防控阻擊戰貢獻工大力量。
浙江工業大學
2021-04-10
新冠肺炎確診病例的CT特征研究
2020年1月31日，蘭州大學第一醫院2019-nCoV研究團隊在國際放射學首位期刊Radiology（IF 7.608）發布了學術成果：2019-nCoV確診病例的CT特征；同步推送全球放射醫師，關注新型冠狀病毒肺炎的CT影像學表現。2019-nCoV科研攻關專家組組長、蘭州大學第一醫院院長李汛教授正在帶領科研團隊，緊密圍繞2019-nCoV流行病學特點、快速診斷技術、診療模式、中藥防殺與治療、防控體系構建與感控指南建立、消毒與廢物處理六個方面進行全方位研究。醫院第1例病例確診后，雷軍強教授作為第一作者將其典型的影像學特征在國際頂級放射期刊報道，助力抗擊新冠病毒肺炎工作的進行。 蘭州大學第一醫院院長助理祁小龍教授、雷軍強教授及其放射科團隊將圍繞“基于智能影像技術的重大公共衛生事件防控體系構建”開展科研攻關，緊密配合一線醫護團隊開展2019-nCoV疫情的早篩、早隔、早診和早治。
蘭州大學
2021-04-10
甘肅新冠肺炎分層治療模式初獲成功
本報蘭州訊（新甘肅·甘肅日報記者秦娜）來自全省應對新型冠狀病毒（COVID-19）肺炎疫情科研攻關組的消息稱：我省新冠肺炎分層治療模式初獲成功，為全省新冠肺炎患者的成功救治提供了臨床實踐經驗及理論依據，并將成功經驗帶到疫情最嚴重的武漢，為武漢新冠肺炎患者的救治作出甘肅貢獻。科研攻關課題子課題之一負責人、蘭州大學一院老年病三科主任包海榮團隊，根據我省新冠肺炎患者臨床特點，分為輕型、普通型、重型及危重型，參照國家衛健委新冠肺炎診治方案第五、第六版，結合甘肅省實際，對不同層級患者采用分層治療模式，摸索抗病毒治療時機及劑量，激素使用時機及療程，抗生素的聯合應用，氧療的方式及濃度，機械通氣的應用及參數等，取得了一定成果，積累了一定經驗。研究團隊將繼續回顧性分析我省新冠肺炎患者的臨床特征及分層治療模式的效果，為我省新冠肺炎防控科研攻關提供理論依據并進行經驗推廣。此前，蘭大一院呼吸病學專家劉曉菊帶領甘肅第六批支援湖北醫療隊進駐武漢市中心醫院后湖院區開展救治工作。劉曉菊表示，要充分吸取甘肅省救治新冠肺炎患者的成功經驗，采取中西醫結合的模式，對武漢市定點醫院新冠肺炎患者進行分層救治。
蘭州大學
2021-04-10
防范新冠肺炎居家健康生活讀本
西安交通大學出版社在校黨委的領導下，在陜西省委宣傳部的統一部署下，快速應對、主動作為，組建團隊策劃、編寫了《防范新冠肺炎居家健康生活讀本》一書，在全國率先從科普的角度宣傳居家防疫的知識。本書針對普通民眾居家防疫過程中所要面對的各種常見問題，介紹了飲食防疫、運動防疫、心理調適防疫、適用技法防疫等方面的科學知識和技能，并為老年人、兒童、孕婦等特殊人群提供了居家防疫的指導和建議。 本書編寫組以西安交通大學出版社的醫學編輯為班底，其中主任醫師1人，執業醫師4人，健康管理師4人，專業涵蓋中醫、西醫、中藥、西藥、生命科學、護理、檢驗等。
西安交通大學
2021-04-11
托珠單抗治療新冠肺炎研究成果
中國科大附一院（安徽省立醫院）呼吸與危重癥醫學專家徐曉玲教授與中國科大生命科學與醫學部魏海明教授團隊合作研究發現，托珠單抗能改善重癥COVID-19患者的臨床癥狀，是救治新冠肺炎重癥患者的有效方法。該研究成果于4月29日以“Effective Treatment of Severe COVID-19 Patients with Tocilizumab”為題，在線發表于“Proceedings of the National Academy of Sciences”（《美國科學院院報》，縮寫為PNAS）。中國科大附一院徐曉玲教授和阜陽市第二人民醫院韓明鋒教授為該文第一作者，中國科大生命科學與醫學部魏海明教授和中國科大附一院徐曉玲教授為論文通訊作者。該研究共觀察了21例在阜陽市第二人民醫院和中國科大附一院感染病院最早使用托珠單抗的患者的臨床療效。患者年齡25至88歲。其中重癥17例，危重癥4例。均以發熱為首發癥狀，平均體溫38.8±0.6℃。在使用托珠單抗前均有1周的常規治療史，但癥狀并未改善，平均5.6天后所有患者病情均發生了不同程度的惡化，持續發熱，低氧血癥，肺部CT顯示病灶進展。其中2例行氣管插管呼吸機輔助通氣，1例無創呼吸機輔助通氣。在予以托珠單抗治療后的第一天，所有患者的體溫均恢復正常，而后保持平穩，隨后幾天臨床癥狀明顯緩解。大部分患者呼吸功能有一定程度的改善，胸悶減輕。75%的患者在5天內下調了吸氧流量，外周血氧飽和度保持穩定。2例在給予托珠單抗后的5天內撤離了呼吸機。外周血淋巴細胞數、C反應蛋白等炎癥指標大部分在5天內恢復。所有患者均已出院，使用托珠單抗后平均住院時間15.1天。且在治療過程中沒有出現藥物不良反應和繼發性肺部感染。該研究回顧性分析了托珠單抗在治療重癥或危重癥COVID-19患者的作用，觀察IL-6是否在發病機制中起關鍵作用以及托珠單抗干預IL-6的療效，為新冠肺炎重癥患者提供新的治療策略。PNAS雜志針對該研究成果發布了相關新聞報道。文章鏈接：https://www.pnas.org/content/early/2020/04/27/2005615117
中國科學技術大學
2021-04-11
NMT新冠肺炎免疫研究工作站
“NMT界喬布斯”許越先生推薦創新平臺
中關村NMT產業聯盟推介成員單位創新產品
“全球抗疫，人人有責”
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推出背景：
中國的疫情目前已得到有效抑制，但全球的疫情形勢依舊嚴峻。在這種情況下，中國盡全力向世界各國分享抗疫的經驗和成果，這充分顯示出大國的奉獻與擔當，同時彰顯了為人類命運的共同繁榮而奮斗的精神。
但大家也清醒地認識到，與新冠肺炎的科技斗爭才剛剛拉開序幕，未來任重道遠，尤其是在研究技術及方法的競爭上更是世界各國競爭的焦點！
作為中國的高新技術企業，中關村NMT聯盟的會員單位，旭月（北京）科技有限公司充分響應國家對于生物安全的政策。在短時間內，利用20多年的技術積累，為抗擊新型冠狀病毒肺炎隆重推出：
《NMT新冠肺炎免疫研究工作站》系列產品！
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應對挑戰：
1）活體組織器官水平研究：隨著研究的深入，單細胞的生理狀態，以及對藥物的生理反應，與處于機體組織器官中的細胞的差異，已逐漸成為研究中的瓶頸。NMT不僅可以檢測單細胞，還可以實現對細胞的原位檢測，以及對活體組織器官的在體檢測，很好地彌補了這一研究手段的空白。
2）免疫細胞代謝表型差異：通過對T細胞代謝表型，以及對αCD3/αCD28激活的反應，評價T細胞活化對自身免疫疾病的治療效果。
分類及用途：
1）《NMT新冠肺炎免疫研究工作站》（型號：NMT-VIR-100）
基于底層核心NMT技術，以及成熟的技術解決方案，讓科研人員可以馬上投入相關科研創新工作。
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2）《NMT新冠肺炎免疫研究工作站》（型號：NMT-VIR-200）
基于底層核心NMT技術，結合自身科研興趣，以及其它相關技術參數，在我方技術人員協助下形成技術解決方案，讓科研人員建立更具獨有創新特色的實驗平臺。
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《NMT新冠肺炎免疫研究工作站》（型號：NMT-VIR-100）
應對挑戰：
1）活體組織器官水平研究：隨著研究的深入，單細胞的生理狀態，以及對藥物的生理反應，與處于機體組織器官中的細胞的差異，已逐漸成為研究中的瓶頸。NMT不僅可以檢測單細胞，還可以實現對細胞的原位檢測，以及對活體組織器官的在體檢測，很好地彌補了這一研究手段的空白。
2）免疫細胞代謝表型差異：通過對T細胞代謝表型，以及對αCD3/αCD28激活的反應，評價T細胞活化對自身免疫疾病的治療效果。
用途：
基于底層核心NMT技術，以及成熟的技術解決方案，讓科研人員可以馬上投入相關科研創新工作。
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參數
1.基本功能：
1.1針對新冠肺炎免疫研究設計
1.2活體、原位、非損傷檢測
1.3可檢測指標：H+、K+、Ca2+、Cl-、O2
2.性能：
2.1自動化操作
2.2長時間實時和動態監測
2.3無需標記
2.4立體3D流速檢測
3.軟件：
3.1imFluxes智能軟件，可直接檢測、輸出離子分子的濃度與流速
《NMT新冠肺炎免疫研究工作站》（型號：NMT-VIR-200）
應對挑戰：
1）活體組織器官水平研究：隨著研究的深入，單細胞的生理狀態，以及對藥物的生理反應，與處于機體組織器官中的細胞的差異，已逐漸成為研究中的瓶頸。NMT不僅可以檢測單細胞，還可以實現對細胞的原位檢測，以及對活體組織器官的在體檢測，很好地彌補了這一研究手段的空白。
2）免疫細胞代謝表型差異：通過對T細胞代謝表型，以及對αCD3/αCD28激活的反應，評價T細胞活化對自身免疫疾病的治療效果。
用途：
基于底層核心NMT技術，結合自身科研興趣，以及其它相關技術參數，在我方技術人員協助下形成技術解決方案，讓科研人員建立更具獨有創新特色的實驗平臺。
參數
1.基本功能：
1.1針對新冠肺炎免疫研究和研發設計
1.2活體、原位、非損傷檢測
1.3可檢測指標：H+、K+、Ca2+、Cl-、O2
1.4可實時監測和記錄檢測時的環境參數：溫度、濕度、大氣壓、海拔、經緯度
1.5配備新指標拓展功能
2.性能：
2.1自動化操作
2.2長時間實時和動態監測
2.3無需標記
2.4立體3D流速檢測
3.軟件：
3.1imFluxes智能軟件，可直接檢測、輸出離子分子的濃度與流速，以及檢測時的環境參數
旭月（北京）科技有限公司
2021-08-23
新冠肺炎 AI 篩查和輔助診斷系統
影像學檢查在新冠肺炎的診療中具有非常重要的參考價值，《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》將“疑似病例具有肺炎影像學特征者”作為臨床診斷標準，但在臨床實踐中存在一定局限，疫情爆發導致待閱片數量激增，醫生閱片壓力巨大；新冠肺炎屬于新發疾病，各地醫療機構特別是基層機構缺乏閱片經驗，且由于“異病同影”，容易造成漏診或誤診；該病病程發展快，患者需要接受多次胸部CT檢查以監測病情發展、評估治療效果等，單憑閱片醫生肉眼很難快速對比并識別病灶變化。 在接診量高峰期，亟待建立更精準高效的人工智能影像輔助診斷方法。孫逸仙紀念醫院林天歆教授組織醫院呼吸內科、急診科、放射科、大數據與人工智能團隊開展科研攻關，在廣州再生醫學與健康廣東省實驗室、廣東省科技廳的支持下，聯合清華大學、澳門科技大學以及廣州康睿智能科技有限公司，使用50萬份臨床影像學大數據，開發了基于胸部CT的新型冠狀病毒肺炎AI篩查和輔助診斷系統。 該系統能對新冠肺炎進行快速診斷，判定新冠肺炎的分級和嚴重程度，協助醫療機構加速辨別感染者，為快速隔離、診斷、治療爭取時間。其優勢主要體現在：快速、準確地診斷新冠肺炎。有經驗的影像科醫生看完1個患者的胸部CT圖像約15-30分鐘。該AI系統可在20秒內完成1個患者CT圖像的檢測及診斷過程，診斷準確率達90%以上。進行病情嚴重程度分級和重癥危重癥預測功能。該系統可對胸部CT圖像每一切面的小結節、磨玻璃影和實變進行自動分割、標注及定量分析，可預測患者的吸氧頻率、血氧飽和度、全身代謝情況、其他器官損傷程度，預測病人發展為重癥、危重癥的概率和時間，以便醫生及時干預，降低患者死亡率。協助醫務人員進行藥物效果評估，指導用藥。系統可對同一位患者用藥前后的CT圖像進行對比分析，通過定量計算病灶在用藥前后的變化，判別藥物是否有效，指導臨床用藥。
中山大學
2021-04-10
新冠肺炎疫情的狀態評估和模擬預測研究
在2020年抗擊COVID-19疫情斗爭中，北京航空航天大學經濟管理學院王惠文教授及團隊結合2003年所做非典疫情的狀態評估和預測建模研究基礎，密切關注在疫情防控中存在的問題。自1月23日起，通過各種渠道相繼提交了20多個信息和提案，例如：加強對密切接觸者實行隔離篩查、避免新冠肺炎疫情在醫院內擴散、關注醫務人員的輪崗休整、加強對全國各地區疫情監控與預警工作，等等。團隊收集和分析了COVID-19的公報數據，采用統計分析方法對新冠肺炎疫情的傳播規律進行了預測與分析，對全國（除湖北）各地區的抗疫階段做出判斷和預測，提出了疫情防控全過程的階段劃分方法，并提交了7篇研究報告。王惠文教授接受《中國經濟時報》專訪，發表文章《各地應分期分批有序恢復社會經濟活動》，并被《今日頭條》等網絡媒體轉載；民建市委網站頭版刊登了她的文章《COVID-19疫情發展的狀態評估與預測分析》，并報道了《數據會說話：王惠文：疫情發展的狀態評估與預測研究》；民建中央網站也專題報道了《北京會員王惠文：用數據打贏疫情防控戰》。
北京航空航天大學
2021-04-10