2020年2月24日，重庆大学附属三峡医院刘雷课题组在预印本网站medRxiv上发表了研究成果，题为“Clinical characteristics of 51 patients discharged from hospitalwith COVID-19 in Chongqing，China”，对重庆市51例新冠肺炎出院患者的临床特征进行了分析。  为了总结非武汉地区新冠肺炎的流行病学和临床特征，并探讨有效的治疗方法，研究组对重庆大学附属三峡医院收治的51例确诊为新冠肺炎的住院患者进行了一项回顾性单中心病例系列研究。 这51例患者于2020年1月20日至2月3日住院，除1例死亡外，其余50例于2020年1月29日至2月11日出院。研究组收集和分析了51例新冠肺炎患者的流行病学、人口统计学、临床表现、实验室检查、影像学和治疗数据，对入院和出院时的血常规和生化指标的变化进行比较，同时还比较了重症患者和非重症患者的临床特征。51例住院的新冠肺炎患者中，中位年龄为45岁，男性32例（62.7%）。43例（84.3%）患者曾到过湖北，其中4例（7.7%）在病发前有明确接触史，4例（7.7%）无明确接触史。 常见症状包括发烧（84.3%）、咳嗽（74.5%）和疲劳（43.1%），一些患者有明显的呼吸困难。26名患者发生淋巴细胞减少（51.0%），32名患者的C反应蛋白（CRP）水平升高（62.7%）。CT典型影像学表现为磨玻璃影（80.4%），部分患者肺炎局部实变（33.3%）。 大多数患者接受了中药汤剂治疗（54.9%），所有患者均接受雾化吸入重组人干扰素a-1注射，洛匹那韦和利托那韦片口服进行抗病毒治疗（100%）。大多数患者服用地衣芽孢杆菌胶囊来调整肠道菌群（86.3%）。10例（19.6%）患者接受了短期（3-5天）糖皮质激素治疗。与44例非重症患者相比，7例（13.7%）重症患者的年龄更大，糖尿病比例更高，大多数需要抗生素治疗和营养饮食，更有可能出现呼吸困难，其中大多数需要无创机械通气。除1例患者死亡外，其余50例均按标准出院，一般临床症状基本消失，淋巴细胞明显增多，CRP明显下降。中位住院时间为12天。 总之，对于新冠肺炎，目前尚无特殊药物可治疗，除吸氧和抗病毒治疗外，中药辩证治疗、肠道菌群调节、营养支持治疗等综合治疗均可临床获益。这项研究存在一些局限：1）样本量很小，特别是重症患者；2）大多数出院患者是非重症患者，重症和危重患者通常并发症更多，住院时间更长；3）重庆有四个新冠肺炎治疗中心，目前还未进行相关的比较分析。

组织工程角膜上皮构建技术是现代组织工程领域的前沿技术。厦门大学“组织工程角膜上皮的基础研究和临床应用”项目组在973计划项目等国家级基金资助下，历时10余年，针对组织工程角膜上皮构建技术开展了系统的基础研究，发现了角膜上皮干细胞体内以及体外扩增的多种调控因子；优化了组织工程角膜上皮构建系统，制备了高效的组织工程角膜上皮生物反应器；构建了多种羊膜来源的细胞载体，开发了多种新的滋养层细胞，显著提高了组织工程角膜上皮的质量和功能。该项目在国内首次注册基于羊膜载体组织工程角膜上皮的临床实验，率先开展自体细胞

 21世纪生命科学的蓬勃发展和人们崇尚回归自然的热潮给中药的振兴、发展和走向世界提供了良好机遇。在此历史条件下，中医药必将再次焕发出巨大的生命力，中药现代化的发展将显示出广阔前景。众所周知，镇静催眠类化学药物一般失眠所服用的安眠药有都副作用，而且越用效果越差，原因是安眠药成了肝药酶的诱导剂，连续用药后产生耐受性；超过正常治疗剂量或长期使用正常治疗量都可形成药物依赖；一旦停药后就会出现戒断综合症；不得不持续用药，由于其耐受性使得所需剂量越来越大，副作用就会表现出来。基于此，开发研究低毒高效的中药镇静催眠类药物一直是药学研究领域的热点问题。 酸枣仁汤出自《金匮要略》，是中医临床首选滋养安神方剂。由酸枣仁、川芎、茯苓、知母、甘草五味药组成主要适用于阴血不足、虚阳偏亢，见有心悸怔忡、虚烦少寐、健忘等证。为将此传统复方开发成现代中药制剂，已经对其进行了下列全方位研究，为其新药开发和临床研究奠定了雄厚的研究基础。1 药效学实验及毒性试验 对酸枣仁汤及其各组方进行了镇静催眠药效学实验，结果表明其具有良好的镇静、催眠、抗惊厥效果，有效减少小鼠的自主活动次数， 增加戊巴比妥钠协同的消暑入睡只数和入睡时间等。最大耐受量试验表明酸枣仁汤几乎不具有毒性。2 化学成分分析及质量标准研究（色谱指纹图谱） 前期对君药酸枣仁中的化学成分进行了系列提取分离研究，得到约5个镇静催眠类有效成分（黄酮类和三萜类化合物），并以此作为质量控制指标之一。按照国家中药类新药的研究要求，对该复方建立了完善的质量标准研究（薄层鉴别和HPLC含量测定及其他），采用色谱指纹图谱研究手段来控制原药材的质量（采收期、炮制方法、产地等）。3 酸枣仁汤的配伍机制和药效物质基础研究 对酸枣仁汤进行拆方设计，对所得组方分别进行药理实验，获取药理数据，经数据处理后探讨酸枣仁汤配伍机制。对各组方进行RP-HPLC分析，获取化学数据。将所得药理数据和化学数据进行统计学处理，从众多色谱峰中选取出与酸枣仁汤药效密切相关的有效成分群（即药效物质基础），并确定其质量控制指标。4酸枣仁汤提取工艺研究 优选了酸枣仁汤的最佳提取溶剂，采用一定试验设计，以质控指标含量和浸膏得率为考察对象， 对最佳溶剂的参数进行优化，确定酸枣仁汤最佳提取工艺。为将其开发成现代剂型，改善丸、散、膏、丹的状况奠定基础。5 镇静催眠有效成分的药代动力学研究 目前针对前期的有效成分进行药代动力学研究，为临床应用提供试验依据。

该项目是精神病学与精神卫生学临床、软件工程和数据工程交叉方向，探讨临床研究业务过程与数据一体化集成平台的建设与实施，优化临床研究数据采集、存储、交换、可视化和分析决策，为临床研究提供更科学更高效的支撑方法与手段。

成果简介：目前已经开展了：氯苯那敏-氢可酮缓释胶囊的临床前药代动力学研究；                硝苯地平缓释片的生物等效性

在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。    本实验室与中国中医科学院合作进行中医临床数据仓库与挖掘分析平台，以及中医临床数据挖掘方法的研究，实现了对中医临床采集病历数数据的集成与整合，数据挖掘与分析的中医临床数据仓库及挖掘分析平台，该平台旨在支持从真实世界中医临床诊疗中产生海量科研分析用数据，并以真实、高质量的数据为基础进行中医临床与理论研究，为中医临床疗效评价、临床中药新药创制提供客观的医学证据和适宜的数据分析方法。该成果于2009年12月获得国家科技进步二等奖。   名老中医OLAP展示例子 1.2多维分析与复杂网络分析系统   以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。  在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。  获奖证书   1.中医临床数据仓库与挖掘分析平台 通过分析中医临床数据元素及其多维、多层次的关系特点，研究设计了中医临床参考信息模型，以及为基础构建中医临床数据仓库细节数据模型和多维数据模型，建立以数据仓库为核心的数据整合、数据抽取/转换/转载和数据整理、数据挖掘、OLAP和统计分析的智能信息处理平台。该平台以中医临床数据仓库及其运行环境工具的构建为基础，基于实际的临床诊疗数据，实现对中医诊疗数据进行多主题、多粒度、多需求、高效、快捷的展示、研究和查询检索，并支持基于Web的OLAP主题应用，为名老中医经验继承研究、中医临床评价研究和临床科研提供实际的诊疗数据证据和知识来源，以支持临床科研决策分析，满足中医临床评价研究的探索性分析需求。针对中医临床数据的特点，研究体现中医临床数据模型特点的数据挖掘新方法，为面向中医临床研究的数据挖掘和机器学习方法研究提供新的思路和研究方向。该平台的构建初期以重大慢性疾病：中风、冠心病和糖尿病诊治规律，以及名老中医经验传承研究为支持目标。   中医临床数据仓库平台   1.1中医临床数据预处理技术临床数据的预处理包括数据整合、数据整理和数据转换等技术，我们面向中医临床数据结构内容以及中医临床研究的分析需求，实现具有完善的数据抽取-转换-装载（Extraction-transforming-loading，ETL）、数据整理和数据转换导出功能的数据前处理软件。该软件针对医学数据利用中的分布式（多采集点）采集、患者隐私保护和大规模数据处理的特点，采用灵活的数据映射配置和临床术语库衔接等方式把各采集点数据导入到临床数据仓库中，并支持批量数据核查和数据规范整理（对临床数据中的术语性数据如症状体征、诊断和药物等进行概念化语义规范）功能。   在医学领域首次应用商务智能软件（Business Objects XI）作为中医临床数据仓库OLAP分析的软件基础。开发实现了基于细节数据模型、多维数据模型和海量临床诊疗数据的探索性分析、展示系统，分析展示的内容包括名老中医经验传承、重大疾病的病证及临床表现要素关系等的主题分析集。可从数据概况、方剂、药物、疾病、症状、治法和证候等方面分别对名老中医和重大疾病临床数据进行多种关系知识的探索性分析。同时，对分析结果可进行实时查询、导出和展示（下图是一位名老中医某经典处方的临床应用证候分布情况）。   名老中医OLAP展示例子    以中医临床数据中症-证-治的复杂关系和复杂网络分析方法研究为出发点，开发实现了中医临床复杂网络分析系统。该系统包括如联机数据筛选、复杂网络建模、统计特性分析、可视化网络数据筛选等基本功能，能够支持中医临床诊疗数据中的疾病（中西医）、症状、证候、药物等实体内部元素以及实体之间元素的网络模型构建和多种复杂网络分析方法如节点中心性分析、社团分析、节点相似度分析等。从大量的临床数据中分析获得临床核心处方及其主要适应症，以及随症加减信息。该系统采用Eclipse 富客户端(Rich Client Platform, RCP)和Java语言开发（下图是该系统的主界面）。     中医临床复杂网络分析系统  1.3 真实世界中医临床有效处方发现系统 中药新药创制与研发是极具挑战和机遇的领域，当前化学制药和单成份药物研发已经出现明显的瓶颈，传统植物/天然药以及多成份复方药物的研发成为国内外关注的焦点。而从多成份调控和多靶点机理的研究为主要视角的网络药理学更成为新的趋势和方法。针对中医临床诊疗过程中具有证-治-效信息，且个体性的真实世界诊疗实践特点，我们研究基于大规模临床诊疗数据进行有效处方分析和发现的问题，通过对以中药复方为重点的治疗手段药物组成原理的分析，基于复杂网络模型和方法研制形成了有效核心处方及适应症分析方法、有效临床中药筛选与发现系统，对基于真实世界临床诊疗数据分析获得有效处方知识的方法、技术平台和示范应用进行了探索和初步实践，初步表明从真实世界临床诊疗数据中发现和挖掘有效方药是一种可行的途径，有望为中医新药创制提供可以验证的新处方、新药物等临床有效目标药物。     1.  中医临床数据挖掘分析方法 海量观察型临床数据是中医辨证论治数据的主体内容，具有复杂、多维和多关系的特点。从大规模中医临床观察数据中分析提炼形成有意义的临床假设或诊疗知识如有效处方、人群划分、药症关系以及多阶段优化治疗方案等，是实现从复杂、系统的中医辨证论治过程中发现并确认有效优化的临床诊疗处方及其药物组成的基本方法。中医临床数据包括门诊数据和住院数据两大主要部分，其数据内容由临床表现、诊断和治疗（临床疗法）三部分核心内容（如下图），其中辨证知识、证候分布、药症关系、方证关系和药物组成等是数据挖掘和分析的主要目标，而所有这些知识的有效性的评价依据是临床疗效，即确认和发现临床有效的中医诊疗知识是中医临床数据挖掘分析方法的主要有价值研究目标。    中医临床数据挖掘问题：在疗效信息的约束下，验证和发现有价值的临床诊断/治疗关系知识。  2.1基于复杂网络的中药配伍分析方法 人们通过对中医临床处方数据的初期分析，并与临床专家的交流中发现，名老中医的临床复方的组织特性体现在两个层次。第一层次为临床医生一般以经典复方（包括经方、时方和验方等）为基础进行临床处方；第二层次为在药对或药症关系基础上的药物随症加减处理。这两个层次的临床处方配伍过程形成了具有核心处方结构，而又具有较大灵活性的处方集合。因此，通过对名老中医处方集的共性网络结构分析，能够发现体现其处方思维和学术特点的核心处方配伍结构，从而辅助进行名老中医经验的传承和整理研究。通过应用基于无尺度网络现象的网络分析方法进行研究。无尺度网络作为复杂系统研究的一种实证现象和方法，对基于网络研究复杂现象和复杂系统的方法具有很大的推动作用。具有宏观无尺度现象的网络在拓扑上存在幂律现象，即节点的度分布服从幂函数分布。这在医生处方中的具体体现就是某医生对药物的使用具有比较集中的趋势，某些名老中医偏好使用某些药物，使得这些药物的已有或潜在功效得到更大的发挥或挖掘。 我们基于网络中权值的幂律分布规律，实现了多层核心子网分析方法，能够从复杂的中药配伍网络中抽取多层核心子网。该算法已经在名老中医处方配伍经验的分析中得到广泛应用。其得到的结果具有直接而明确的临床含义，且可靠性较强。第一层核心子药物子网一般解释为共性的核心处方；第二层解释为主要药物配伍；第三层解释为次要药物配伍。这些药物配伍分别对应样本的核心病机如主要疾病和主要证候等、兼证和加减症状等。以下是两类特定中药处方：1287个肝脾不调证(GPBT)处方和752个2型糖尿病合并代谢综合征处方的分析结果。   特定中药处方的核心药物配伍网络和主要加减网络，其中的网络中的节点是药物，边的权重表示两相关药物配伍使用的次数。 2.2基于隐主题模型的疾病人群临床特征类别分析方法 症状-中药-诊断主题模型（Symptom-Herb-Diagnosis Topic model，SHDT), 用来提取中医临床数据中的症状、中药和诊断间的隐主题结构。SHDT模型是LDA主题模型在多关系应用中的扩展。该模型的核心思想是假设一类样本里面包含有多个主题，例如，一类糖尿病人群有不同的并发症，且这些主题所包含的信息特征（以症状来表达）具有相对完整性和独立性。SHDT把每个主题看作是症状上的多项式分布，并通过症状来表达主题的内容；同时，把每种中药看作是主题上的多项式分布，因为一类中药可以治愈多种症状/疾病；又因为一种诊断包含多种症状/疾病，于是把诊断看作是对主题的描述，构建一种“症状-中药-诊断”主题模型。SHDT模型这种分析原理和思路与中医辨证论治过程基本吻合，它可以客观地按照症状找到自然分类人群，给出诊断描述特征和中药治疗特征。SHDT模型分别在2型糖尿病、冠心病和肝炎等慢性疾病中进行人群特征分析。实验结果说明了该模型具有较好的适宜性和科学性，分析结果能够较为完整的反映特定疾病中相关的主要人群特征类别。   症状-中药-诊断主题模型，图中三个黑色圆圈，代表显变量（观察变量），其中s 表示一个采样症状，表示患者p的所有药，表示患者p的所有诊断。白色圆圈代表隐变量，其中z 采样症状s对应的主题，x表示s对应的药，u表示s对应的诊断。矩形框表示重复采样。外部矩形框表示在集合中有P个患者。内部矩形框表示对患者p的个症状、主题、药物以及诊断重复采样。 2.3基于内隐对照和部分可观察马尔可夫决策过程模型的动态序贯处方治疗方案优化方法 中医辨证论治是症-治-效紧密相关的个体、动态的复杂干预过程，动态序贯干预是中医临床治疗慢性疾病的基本方法。以患者为轴心的治疗原则和医生的个体性特点，使得中医动态序贯干预过程中包含多样化的治疗方案。在临床诊疗经验知识的形成阶段，医生往往通过对治疗前后患者健康状态的判断，试图获得较好的治疗方案的认识，进而逐步形成固化的有效经验性治疗方案。因此，在无外部对照的情况下，如何从大规模的复杂多维临床关系数据中发现并确认在临床实际中较优的动态序贯诊疗方案是有效临床方案形成的重要课题。 考虑到实际可行性和研究代价的问题，在未有明确的有效干预方案形成的临床研究初期，无外部对照的传统中医经验整理和归纳普遍存在，且长期的中医学实践表明是有效的。但由于临床诊疗信息关系的复杂性，基于传统经验整理方式形成有效治疗方案是一个较为漫长的过程。 因此，如何借助源自真实世界（无外部对照）的大规模临床观察数据，进行挖掘分析，以辅助发现和确认较优的临床治疗方案成为辨证论治临床评价研究的关键问题之一。我们采用部分可观察马尔可夫决策过程模型(POMDP)对此问题进行研究，实现了基于POMDP的中医临床处方优化分析方法，以探寻从来自临床实际的大规模观察性临床数据中发现较优或最优的动态序贯治疗方案，为中医辨证论治有效动态干预方案的形成和临床验证提供参考知识。   中医临床诊疗过程对应的POMDP模型 1.  成果的推广应用 本成果已经在国家科技重大专项：重大传染病防治、重大新药创制等两个项目；国家科技支撑计划项目-名老中医经验传承研究；北京市科技攻关项目和国家中医临床研究基地等项目中进行推广应用。分别对艾滋病、肝炎和肺结核等传染病的中医药防治规律，从中医临床中分析确认有效处方与药物，名老中医的辨证论治个体诊疗经验，中风、冠心病和糖尿病等重大慢性疾病的临床诊治规律，以及全国10余家重点中医院诊疗优势病种（如上海龙华医院的中医胃癌治疗、骨关节病治疗；河南中医学院一附院的中医艾滋病治疗、中医慢性阻塞性肺炎治疗等）的临床诊疗优化方案等进行应用研究。逐步探索和完善中医临床科研一体化技术体系，支持基于临床诊疗实践及其真实世界诊疗数据，进行中医临床研究和中药新药创制研究的医学模式。   北京地区22家单位应用分布图

该系统是通过大量临床虚拟病例进行病史采集、体格检查、实验室检查、辅助检查、诊断治疗等一套完整的训练过程，让学生掌握基本的临床诊断方法与思维路径。

干细胞移植为急性心肌梗死治疗提供了一条新途径，骨髓/外周血单个核细胞、骨髓间充质干细胞、内皮祖细胞移植均可用于治疗急性心肌梗死。项目组培养毕业博士、硕士研究生10余名，12篇论文在国际权威医学期刊发表（3篇论文影响因子大于7.0）；系列工作提高了相关临床工作人员的诊治技术水平，取得了巨大的社会、经济效益。成果包含的相关技术方法和路线有着极大的临床应用前景。

该成果属于首次发现中药海南冬青的单体成分五环三萜具有抗恶性肿瘤作用。前期实验研究结果表明该五环三萜成分经口给予即对黑色素细胞荷瘤小鼠产生强抑瘤效果、并抑制荷瘤小鼠的肿瘤转移，且毒副作用轻微，在对荷瘤小鼠治疗过程中显示出显著的抑制肿瘤增殖作用，同时未发生严重的毒性反应或出现死亡，与上市药物紫三醇比较具有高效、低毒的显著优势。本成果建立了海南冬青中五环三萜成分的分离提取技术路线以及质量标准，工艺成熟。

不孕不育症是妇产科常见病、多发病，在育龄期约有8％的夫妇因各种不同原因不能生育。而且，随着社会发展、工业污染、大气环境等诸多因素的影响，不孕不育症的发病率将逐年继续增高，每年约新增200万对患不孕症的夫妇。这已经成为关系到家庭和睦和社会安定的社会问题，也是全世界各界关注的一个主要的医学热点。1978年，世界首例体外授精-胚胎移植技术（in vitro fertilization & embryo transfer, IVF-ET，试管婴儿）的成功掀开了人类治疗不孕症的新纪元，此后又以IVF-ET为基础开发了多项衍生技术[如卵胞浆内单精子注射（intracytoplasmic sperm injection, ICSI）、胚胎种植前遗传学诊断（preimplantation genetic diagnosis, PGD）、胞浆置换等]。目前辅助生育技术已成为治疗不孕症的主要手段之一。自1993年起，四川大学华西第二医院李尚为教授带领项目组成员即开始进行胚胎着床和卵泡发育调控因素的基础研究，于1994年在著名杂志Endocrine Journal上发表论著2篇。1997年5月我院辅助生育技术正式应用于临床， 1997年获得四川省首例试管婴儿成功，1999年获得西南首例绝经妇女的赠卵试管婴儿成功，2002年获得四川省首例囊胚培养移植、首例胚胎冷冻及解冻移植、首例睾丸活检+ICSI、首例宫内减胎术成功。2002年率先在四川省开展胚胎种植前遗传学诊断（PGD）的临床应用, 并获得一例妊娠流产。2003年又率先开展激光打孔辅助胚胎孵化技术，填补了四川省在该领域的多项技术空白。成为国内第一批、四川省首家获得卫生部IVF和ICSI准入的生殖医学中心。同时，本项目在以提高辅助生殖技术的成功率、降低副作用和并发症发生为主要目的的基础上，不断改进临床各种相关方案和实验室的培养方法，并从基础研究方面探讨卵泡发育、胚胎着床的部分调节机制（免疫相关因素和生长因子等）；对进行IVF-ET的患者夫妇进行心理咨询和心理干预，探讨女方患者的焦虑和抑郁情绪对IVF妊娠结局的影响和心理干预对妊娠结局的改善。使辅助生殖技术更能安全有效地为广大不孕症患者服务，从而更好地解决了四川省甚至西部地区不孕症的诊治工作，并带动四川省及西部地区生殖医学的临床及基础研究的发展，为地方辅助生殖技术及其相关医学学科的发展搭建一个研究平台。目前通过该项目的实施，至2007年，中心已完成近4000例的IVF及其各项衍生技术的临床治疗工作，临床妊娠率已由最初的25%上升到2007年的38.65%。承担国家自然科学基金、教育部博士点基金等国家和省部级课题5项，发表论文45篇，其中Medline收录9篇，SCI收录2篇，课题组发表论文共被引用102次，举办国际研讨会1次（2007年9月主办、国际绝育与生育协会协办“卵巢功能保护与辅助生殖技术的安全性研讨会”），在全国首次提出“辅助生殖技术安全性”论题。2005年协助四川省卫生厅举办了四川省ART技术和管理学习班，为四川省ART技术的规范提供了技术和理论支持。参编书籍6本，培养博士生11名，硕士研究生15名。