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猪乙型脑炎病毒ELISA抗体检测试剂盒
可以量产/n该成果利用纯化的乙型脑炎病毒，建立了ELISA抗体检测试剂盒。该成果主要用于猪的乙型脑炎病毒抗体检测，可以评价猪乙脑疫苗的免疫效果和感染监测。
华中农业大学
2021-01-12
发现新的病毒dsRNA识别受体
该研究首次鉴定到定位于线粒体的dsRNA受体ZNFX1，发现其通过与线粒体上的接头分子MAVS相互作用，在病毒感染的早期诱导I型干扰素（type I IFN）等ISGs的产生，从而正调控RIG-I介导的抗病毒免疫应答。该研究不仅为抗病毒免疫复杂性的理解提供了新的见解，也为病毒感染性疾病的诊断和治疗提供全新的分子靶点。另外，由于ZNFX1属于RNA解旋酶SF1家族的分子，该研究有望开启对SF1家族分子天然免疫功能的全面探索。 在此基础上，课题组进一步对IVT-SAPAS的测序数据进行深度挖掘，并利用siRNA筛选了数十个在病毒感染后发生表达量显著变化的基因，发现RNA解旋酶SF1家族成员ZNFX1具有显著抑制RNA病毒复制的功能。进一步功能分析表明，ZNFX1是一个干扰素诱导基因（interferon stimulated gene, ISG），定位于线粒体外膜上。病毒感染后，ZNFX1通过ARM和P-loop结构域结合病毒的dsRNA，并与定于线粒体的接头分子MAVS相互作用，激活I型干扰素信号通路，发挥抑制RNA病毒复制的功能。由于在静息状态下，ZNFX1具有较高本底蛋白表达，提示ZNFX1在RNA病毒感染早期阶段，即可通过诱导IFNs和ISGs表达形成对RLRs信号通路的正反馈调节。 值得一提的是，徐安龙教授课题组本年度还通过文昌鱼免疫学研究，发现了另一个进化上高度保守的dsRNA识别受体DDX23。通过回溯到哺乳动物中开展比较免疫学研究，发现DDX23主要定位于细胞核内。在病毒感染早期，DDX23可从细胞核转位到细胞质，通过识别病毒来源的dsRNA并激活type I IFN等ISGs的表达，正反馈调节RIG-I介导的抗病毒信号通路。
中山大学
2021-04-13
医院病房空气中检出新冠病毒的研究
根据《新型冠状病毒肺炎流行病学特征分析》报告，截至2月11日，共有3019名医务人员感染了新型冠状病毒（包括确诊病例、疑似病例、临床诊断病例及无症状感染者，其中确诊病例1716名）。新冠肺炎来势汹汹，众多医护人员依然奋战在临床一线参与救治。然而，新冠病毒的高传播风险和感染率为医院防控和医护人员的防护提出了新的挑战。吉林大学第一医院华树成教授团队，采集了吉林大学第一医院隔离病房、发热门诊、导诊台等处空气、物表、门把手等样本，以及密切接触新冠患者的医护人员样本，使用RT-PCR法对样本中的新型冠状病毒核酸进行了检测。2月27日，该研究以Clinical Data on Hospital Environmental Hygiene Monitoring and Medical Staffs Protection during the Coronavirus Disease 2019 Outbreak为题，发表在医学预印本网站medRxiv上。检测结果显示，疑似患者隔离区的护士站的表面，以及重症监护病房的空气中，都检测到了新冠病毒。论文中提示，核酸检测可用于医院环境监测，并提示了医院环境中存在新冠病毒的可能原因及潜在风险，为流行性疾病疫情期间医院的感控和医护人员的防护提供了依据。研究人员从吉林大学第一医院的导诊台、发热门诊和隔离病房区域收集了158个空气和物体表面样本（空气样本28个，物体表面样本130个），这些样本很可能被确诊患者和疑似患者所污染。检测结果显示，重症监护室的空气中存在病毒，疑似患者隔离区的护士站的表面也检测到了病毒。空气样本的阳性率分别为3.57％（1/28），表面样品的阳性率为0.77％（1/130），总阳性率为1.26％（2/158）。这些发现表明，病毒既存在于物体表面又存在于空气中。护士站物体表面检测到新冠病毒 重症监护室空气中检测到新冠病毒这项研究结果表明，在疫情爆发期，对医院环境卫生的全面监控有利于完善医院的感染控制，通过检测医院环境卫生，对确保医疗安全和医院感染控制质量具有重要意义。
吉林大学
2021-04-11
新冠肺炎患者的智能穿戴监护系统
天津大学医学工程与转化医学研究院联合天津松辉医仪医疗设备有限公司、上海贝瑞电子科技有限公司，结合新冠肺炎的诊断标准，攻关研发出一套可穿戴组合式智能监护系统，能远程监控患者的血氧含量、呼吸频率、心跳速度等核心生理指标，以及体位、呼吸阻力等特定生理指标，并通过多模信息融合与自动判别，实现病情模式的智能分析与及时预警。该项目有望缓解新冠肺炎轻症患者人数众多对医务人员数量的需求，减轻医务工作人员的工作强度，降低医患交叉感染的概率，将对新冠肺炎疫情防控起到积极作用。同时，该项目也可用于其他呼吸系统疾病的“早发现，早治疗”，降低普通患者到危重患者的发生概率。该项目采用PSoC集成系统，集成血氧、脉率、口鼻气流、阻抗呼吸等多种监测传感器，除了能准确采集人体血氧饱和度、脉率、呼吸等生理信号之外，又同时融合了特定加速度传感器，可以实时提取病人的体位变化，以及咳嗽带来的气流阻力变化，为新冠肺炎患者的病征监护提供了针对性的解决方案。该智能监护系统基于组合式模块，便于患者个人自行穿戴，也可以根据需求配戴单个组件进行单项功能监测。用户只要不进行剧烈运动，穿戴后完全可以正常的活动并不影响监测过程，监测数据可通过蓝牙技术传输至手机App，并通过手机4G功能传输至云端，医生在办公室就可以看到患者数据，无论患者身处在医院、家里或留观点。系统可在云端对患者生理信号进行分析，集合临床诊断原则，提取与以新冠肺炎为代表的呼吸疾病相关数据，以初步判断患者的病情状态与变化趋势。该项目已经完成了系统硬件研发工作，核心硬件模块获得医疗器械注册认证，将根据临床使用的结果进一步优化系统的软件分析功能。目前研发团队正在与天津大学附属医院合作，启动开展项目临床测试并推广应用。
天津大学
2021-04-10
新冠肺炎感染风险大数据评估模型
疫情防控，快速识别出潜在的感染者是关键。近日，西安交大管理学院刘跃文副教授研发出新冠肺炎感染风险的大数据评估模型，可基于旅行大数据，综合计算新冠肺炎感染风险指数和级别。该模型在云南省全面推广应用，大幅度提升了防控一线现场核查工作的效率，在一定程度上控制了疫情传播风险，得到了云南省委、省政府领导的高度认可。
当前，在阻断新型冠状病毒传播的工作中，存在三个盲区也是关键点，严重影响着疫情防治的效果，即：一是很难知道某个人是否在公共交通工具及场所中与已确诊人员或疫源地人员接触过；二是个别人员近期到过疫源地或接触过确诊人员，但是毫不在意，不汇报也不主动自我隔离；三是个别人员甚至刻意隐瞒自己曾到过疫源地或接触过确诊人员的历史。为此，上述三种类型人员给疫情防治工作带来了巨大的挑战，使其无法开展有效核查，也无法有效规避风险。据刘跃文介绍，2月4日，新型冠状病毒感染风险的大数据评估模型及系统在云南省正式上线应用，基于个人的旅行数据，自动分析其是否到过疫源地、是否与疫源地人员接触、是否与已感染病例接触等多项指标，利用贝叶斯方法，计算其感染新冠病毒的可能性指数，并预警高风险人员。
西安交通大学
2021-04-10
新冠肺炎确诊患者活动轨迹地图
该工具不但能够显示哈尔滨市新冠肺炎确诊患者所居住的小区，还能够按时间段清晰地显示患者曾经活动的地点，并给出每个患者的活动轨迹。地图所用数据来源于哈尔滨市人民政府官网每天公布的新闻信息。后续随着数据的完善，该系统将扩展至全省。
哈尔滨工业大学
2021-04-10
新冠肺炎的死者的临床特征研究
2020年3月26日，华中科技大学同济医学院宁琴团队在国际顶级医学期刊BMJ 发表题为“Clinical characteristics of 113 deceased patients with coronavirus disease 2019: retrospective study”的研究成果，该研究对死者和已确诊COVID-19的患者进行了综合评估，该研究的目的是描述covid-19死亡患者的临床特征。 该研究发现，死者的中位年龄（68岁）显著大于康复者（51岁），死者中男性占主导地位。死者中的慢性高血压和其他心血管合并症比康复者更为频繁。死者的呼吸困难，胸闷和意识障碍比康复的患者更常见。死者从疾病发作到死亡的中位时间为16天。死者的丙氨酸氨基转移酶，天冬氨酸氨基转移酶，肌酐，肌酸激酶，乳酸脱氢酶，心肌肌钙蛋白I，N端脑钠肽和D-二聚体的浓度显著高于康复患者。死者中观察到的常见并发症包括急性呼吸窘迫综合征，I型呼吸衰竭，败血症，急性心脏损伤，心力衰竭，碱中毒，高钾血症，急性肾损伤和低氧性脑病。患有心血管合并症的患者更容易出现心脏并发症。无论心血管疾病的病史如何，死者的急性心脏损伤和心力衰竭更为常见。总而言之，严重的SARS-Cov-2感染可引起肺部和全身炎症，导致高危患者多器官功能障碍。急性呼吸窘迫综合征和呼吸衰竭，败血症，急性心脏损伤和心力衰竭是covid-19恶化期间最常见的关键并发症。查看原文
华中科技大学
2021-04-10
新冠肺炎智能辅助鉴别筛查系统
2020年3月3日，甘肃省科技厅披露甘肃新冠肺炎智能辅助鉴别筛查系统研发成功，并进行了初步临床验证，已开始提供线上服务。该通过使用体液活检生化数据及智能学习算法，构建了新冠肺炎临床样本的快速智能辅助鉴别筛查工具。该系统识别敏感性较高，适于快速鉴别新冠肺炎和其它肺炎及流感患者，尤其适用于对于核酸筛查为阴性的潜在新冠肺炎患者的筛查。兰州大学基础医学院、化学化工学院，兰州大学第一医院感染科、兰州市肺科医院检验科以及甘肃海基生物技术有限公司联合成立了新冠肺炎临床快速辅助智能化鉴别筛查系统科技团队。这一系统可以直接利用当前定点医疗机构，及具有资质的第三方机构常用检测仪器以及CT检测的数据结果，快速准确地给出辅助诊断意见，为新冠肺炎疑似病例确认提供快速有效参考的临床建议。同时，该工具具有现场、快速、高效、界面友好、易操作等优势和特色，与《新冠肺炎诊疗方案第六版》和现行临床检验，以及甘肃省内远程医疗网络完全接轨，有利于推广至基层医疗检测单位。新冠肺炎临床快速辅助智能化鉴别筛查系统科技攻团队针对临床需求，还在开发其它专用临床智能辅助诊疗工具，上述成果将为此次疫情及未来相关生物安全威胁提供有力的临床支持和技术储备。该系统在兰州大学第一医院、兰州市肺科医院、甘肃省人民医院和武汉抗疫一线进行了初步临床验证，并已开始提供线上服务。
兰州大学
2021-04-10
新冠肺炎肺部感染辅助诊断系统
按照《新型冠状病毒肺炎诊疗方案（试行第五版修正版）》，湖北省增加了“临床诊断病例”分类，对疑似病例具有肺炎影像学特征者，确定为临床诊断病例，以便患者能及早按照确诊病例相关要求接受规范治疗，进一步提高救治成功率。因此，对患者的影像学分析在确定“临床诊断病例”上就具有极为重要的意义。 根据国家指南这一重要变化，西安交通大学第一附属医院影像学郭佑民团队，在前期承担国家卫健委重大行业专项《基于“数字肺”的呼吸系统疾病评价体系与诊断标准研究》基础上，针对新冠肺炎肺部影像学特点与医学成像技术公司合作，第一时间研发了新冠肺炎肺部感染辅助诊断系统，实现了对新冠肺炎感染者肺内病变部位快速检出、定量评价病变范围和病变演变过程评估 CT扫描是新冠肺炎诊断的重要环节，已成为确定“临床诊断病例”的重要标准。但是在影像诊断过程中，每位患者的CT检查多达几百幅甚至上千幅图像，单靠影像诊断医师从庞杂的图像特征中筛选出新冠肺炎所具有的特征，不仅要求医师具备肺炎诊断与鉴别诊断的经验，还需要相当的观察时间，严重影响病例筛查的效率。 同一患者3次检查结果对比，红色区域为病变，相比较病变体积逐渐缩小，提示病情好转。 同一患者3次检查结果对比，红色区域范围增大，数目增多，提示病变进展，同时还能观测到病变密度的变化。 图为同一患者4次检查结果对比，图中红色区域体积逐渐增大，提示病情进展。 郭佑民教授团队利用AI技术为新冠肺炎的影像诊断“赋能”。依托专家训练，人工智能结合传统的计算机视觉技术，对新冠肺炎患者肺部病变区域进行分割、计算，可以同时获取病变区域的体积、密度、磨玻璃成分等定量参数，尤其是对于患者随访的数据，可以实时进行图相配准，精准定位病灶位置、大小，方便比较病变的消长。 通过临床试验发现，该系统能够辅助临床医生对新冠肺炎进行快速诊断，并能提供智能诊断报告，适应阻断疫情扩散蔓延的公共卫生紧急应对要求，具有很好的临床应用效果。该系统已在包括华中科技大学协和医院等多家医院部署，为了鼎力支持抗“疫”一线，新冠肺炎辅助诊断系统将开放全国同行免费使用。
西安交通大学
2021-04-11
新冠肺炎即时检测（POCT）试剂盒
西北工业大学联合厦门宝太生物科技有限公司成功研发试制出新冠肺炎即时检测（POCT）试剂盒。 检测流程图相较于核酸检测条件的苛刻、繁琐与耗时，这种新冠肺炎即时检测（POCT）试剂盒采用类似试纸条检测的形式——胶体金检测卡，只需一滴外周血即可在数分钟内凭肉眼判断出结果，确定人体内是否产生特异性IgM或IgG抗体，特别适用于疫情爆发时大量疑似病例的快速初筛。该试剂盒一旦通过相关审核并被成功应用，不仅方便采集，还大大降低了采集人员的感染风险，同时也避免了大量实验室检测的复杂程序，节省了时间，提高了检测效率。检测结果判定
西北工业大学
2021-04-11