“现阶段医生需要在大量影像数据中快速诊断出新冠肺炎的病例，此外还需要诊断出病灶分布的位置、大小等来评估严重程度。”薛向阳介绍，针对临床的现实需求，团队将设计目标定位于“肺炎分类鉴别”和“关键病灶检测”两大功能，前者是为区别健康状态、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、细菌性肺炎，后者则为找到并分隔出磨玻璃影等病灶区域。针对这些需求，团队设计诊断算法模型，让机器利用模型进行训练，学习不同类型肺炎在CT影像表现上的不同特征，最终具备智能辅助诊断的能力。而这需要突破小样本学习、小目标检测等多个技术难题。“小样本学习”即在较少训练数据样本的条件下进行机器学习。在疫情发生前期，能够获取的新冠肺炎影像数据相对较少，且由于一线影像医生任务繁重，无法获得大量专家标注，因此需要算法在少量样本的条件下“自学成才”。为此，团队采用基于自迁移学习的半监督学习等技巧，使算法具备一定的“小样本学习”能力，在不增加医生标注工作量的情况下较好地提高了算法模型的普适性。由于CT影像切片中的病灶区域有大有小，且往往大中小病灶区域面积悬殊，如何使算法能同时检测大、中、小各个目标是另一大难题。团队利用神经网络的层次性特点与病灶区域的大小进行对应，“网络的底层关注细节，即小病灶区域，而网络中层到高层所关注的病灶区域则越来越大，因此模型通过不同层次的加权和融合，最终便能达到同时检测大小病灶区域的目标。”薛向阳解释道。“不过，即便有诊断‘神器’，影像科医生也是不可替代的。”薛向阳说，人是复杂的机体，病毒在不同人体内感染的反映也不一定相同。”他表示，当遇到机器未曾学习过的微小病变或疑难病例时，仍需要影像医生的经验和智慧。以解决实际问题为目标，该项目在研究过程中始终与临床应用紧密结合。无论是机器学习数据，还是测试评估数据，都来源于临床真实病例。在算法模型定型过程中，为了检验模型的准确率和泛化性，团队也利用现实疑似病例进行了测试。

天津大学生命科学学院黄金海教授和叶升教授团队瞄准临床实践所需，制定了病毒、抗体快速诊断以及生物防治制剂的研发方案。团队迅速制备获得新型冠状病毒高纯度蛋白，并与北京华科泰生物技术股份有限公司联合完成免疫荧光层析试纸条检测病毒抗原灵敏性、交叉性等实验，成功研发出新型冠状病毒抗原荧光免疫层析快速检测试剂盒。 与目前临床使用的检测试剂盒相比，新型试剂盒最大的优势是“快”，可在15分钟内检测出是否为新型冠状病毒，极大地缩短了检测时间；同时该试剂盒具有高灵敏度，病毒蛋白检测达到pg级，为病毒感染的早期筛查提供了简便灵敏的手段。实验结果显示，新型试剂盒检测限、灵敏度、线性系数等性能指标均满足对病毒抗原检测的有效性要求。

该方法有望突破现有核酸检测方法对人员/场所的限制，缩短检测用时，提高便捷程度，推动诊断前移下移，实现疑似患者的快速诊断和密切接触人群的现场筛查。 南开大学重点实验室主任陈佺教授、庞代文教授组织了一支包括化学学院、生命科学学院、细胞应答交叉科学中心相关专家在内的联合攻关团队。他们分别采用聚集诱导发光（AIE）、量子点、胶体金等技术，突击开展新型冠状病毒快速诊断技术及其试剂盒的研发，成功研发出新型冠状病毒快速检测新技术。

复旦大学附属中山医院呼吸科是我国无创通气的先行者，在无创通气治疗重症肺炎和急性呼吸窘迫综合征等危重型急性呼吸衰竭中积累了丰富的经验，由时任呼吸科主任钮善福教授带领团队一起研发了适应中国人脸型的第一款面罩——“钮式面罩”。

2020年2月14日，由厦门大学、深圳市第三人民医院和养生堂旗下北京万泰生物药业股份有限公司共同研发的新冠病毒抗体检测试剂盒（双抗原夹心酶联免疫法）经临床验证，173名新冠肺炎确诊患者中93.1%抗体检测阳性，而33名健康人中无一阳性，显示出良好的敏感性和特异性。这是首个经大样本临床验证的新冠病毒总抗体检测试剂。该试剂能同时检出包括IgM和IgG在内的全部新冠特异性抗体，具有更高的灵敏度，所采用的双抗原夹心法能够更好地保障特异性。抗体检测试剂的另一大突出优点是检测速度快，两名检测人员12小时即可完成1500份标本的检出。由于新冠病毒是首次入侵人类社会，几乎所有尚未被感染的人的血液中都没有抗体，只要患者的抗体检测阳性即可判断其为新冠病毒的感染者。因此，该总抗体检测试剂的临床应用，可明显改善当前新冠疫情防控工作中疑似患者核酸检测速度慢、采样复杂、敏感性不高、需要高等级生物安全措施等。

浙江工业大学张文教授团队正攻关浙江省科技厅关于2019-nCoV应急科研项目，与浙江省疾病预防控制中心合作，帮助解决目前针对新冠肺炎无特效药的临床问题。张文教授团队自2014年H7N9禽流感疫情发生以来，就开始研究流感和冠状病毒致病机制，以及针对病毒的靶向药物开发。 张文团队早在2014年开始，就陆续开展针对SARS-CoV、MERS-CoV、塞卡、埃博拉（CoV）冠状病毒，以及H7N9甲型流感病毒、某些H1N1亚型甲型流感病毒的抗病毒药物研发。他们发现，在这些病毒入侵的宿主细胞，有种丝氨酸蛋白酶TMPRSS2（Ⅱ型跨膜丝氨酸蛋白酶（TTSP）），它可能就是我们要找的“魔术剪刀”，换个角度来说，也就是一个极佳的抗病毒药物靶点。2017年，张文团队在公开发表的文献（Biochimie, 2017, 142, 1-10）中，对冠状病毒侵入宿主细胞进行病毒复制的过程进行了详细阐述。 SARS-CoV冠状病毒进入宿主细胞可能通过的两个途径：途径1，冠状病毒与宿主细胞受体（对2019-nCoV的受体是血管紧张素转化酶II，ACE2）结合，以內吞的形式进入宿主细胞，形成胞内体，在这过程中刺突蛋白被组织蛋白酶活化。由于胞内体pH值下降致使病毒包膜与胞体内膜的融合，并将病毒遗传基因RNA释放到胞浆中，然后进行RNA转录、复制和转录。新的病毒RNA被转运至内质网、高尔基体中间部位组装的地方。在这里由宿主细胞合成的无活性的刺突糖蛋白（spike protein）必须由丝氨酸蛋白酶TMPRSS2剪切为有活性的片段，包装在病毒上。然后，RNA和结构蛋白组装并发芽成囊泡；囊泡被转运到细胞表面并在TMPRSS2帮助下释放。途径2，刺突糖蛋白（spike protein）可以在细胞表面在TMPRSS2帮助下被激活，导致病毒膜与宿主细胞质膜融合。TMPRSS2在高尔基体或质膜上，无论是在病毒组装过程中还是在附着和释放过程中，都发生了对刺突糖蛋白的剪切，这也确保了新病毒的活性。TMPRSS2激活SARS-CoV会干扰干扰素诱导的跨膜蛋白（IFITMs）对SARS-CoVS的抑制作用，IFITMs是一类干扰素诱导的宿主细胞蛋白，可抑制几种包膜病毒进入。 所获得的证据表明，TMPRSS2在SARS-CoV感染中发挥着重要作用。团队前期研究发现TMPRSS2基因组里有一段序列能特异性地与团队优选的合成小分子先导化合物作用，下调TMPRSS2基因表达，从而在宿主细胞中能抑制病毒复制、增殖。图2为团队筛选的部分小分子化合物。团队正加快新冠肺炎防治药物科研攻关的研究进程，争取在2020年3月-12月在新结构分子和老药筛选方面有阶段性实质成果，为疫情防控阻击战贡献工大力量。

2月21日凌晨，西湖大学周强研究团队在论文预印本网站BioRxiv再次发文，报道新冠病毒表面S蛋白受体结合结构域与细胞表面受体ACE2全长蛋白（以下简称ACE2）的复合物冷冻电镜结构，揭开了新冠病毒入侵人体细胞的神秘面纱。研究发现，新冠病毒感染人体细胞的关键在于冠状病毒的S蛋白与人体ACE2的结合。准确地说，是S蛋白“劫持”了原本是控制血压的ACE2，通过与它的结合入侵人体。一个人体细胞的蛋白，怎么会与病毒发生联系？西湖大学特聘研究员陶亮用了一个形象的比喻：“如果把人体想象成一间房屋，把新冠病毒想象成强盗，那么，ACE2就是这间房屋的‘门把手’；S蛋白抓住了它，病毒从而长驱直入闯进人体细胞。”虽然S蛋白和ACE2是敌我双方接触的最前线，但在此次疫情暴发前，科学家们从未看清ACE2的全貌及ACE2与新冠病毒S蛋白的相互作用。两天前，周强实验室在世界范围内率先报道了ACE2的高分辨三维空间结构，这一次，他们进一步解析出ACE2与新冠病毒S蛋白受体结合结构域的复合物结构。

近日，南科大“人流大数据和AI驱动的新型冠状病毒（COVID-19）传播建模预测和模拟推演平台”内测版本正式推出（下简称“推演平台”）。该平台可实现在城市尺度上，基于人流移动的新型冠状病毒传播感染情况的细粒度预测和模拟，为有关部门制定不同的隔离和公共防疫政策（如封闭特定城市区域或道路）提供参考。新型冠状病毒的感染传播与人流移动存在密不可分的关联。现阶段的多数研究只停留在简单的相关性分析以及基于全国地图的数据可视化阶段，缺乏在城市尺度上、针对人流移动的细粒度深度分析，更缺乏基于人流移动的传播模拟推演模型以及潜在感染源和风险区域的挖掘模型。随着复工潮的来临，战“疫”面临新的挑战。南方科技大学科研部、工学院、计算机科学与工程系（下简称“计算机系”）和南方科技大学-东京大学超智慧城市联合研究中心紧急组织科研力量，成立“新型冠状病毒传播建模预测项目组”，由计算机系副教授宋轩担任负责人，迅速启动针对新型冠状病毒传播感染的“大数据分析和AI建模推演平台”研发工作。该平台是一个针对新型冠状病毒传播的大数据分析和AI建模平台（如图1），其中预测和模拟推演模型完全由数据驱动，需要使用人流大数据进行训练和优化。数据拥有单位只要将人流大数据输入平台，平台即可以自动完成模型迭代训练，并输出相关的预测和模拟推演的可视化结果。其预测和模拟推演的精度由模型训练数据的质量、精细度和覆盖度决定。平台后续期待更多单位（如GPS轨迹数据、CDR数据等人流大数据拥有单位）参与进来，共同完善该平台。推演平台通过整合、处理和分析各类多模态人流移动和出行大数据，结合新一代的人工智能技术，完成对新型冠状病毒的传播和感染人群细粒度建模，从而实现在城市区域内细粒度预测、模拟和动态推演传播感染情况。平台可实现的基本功能主要有以下几个方面：一是建立新型冠状病毒和人流移动的映射模型，包括传染概率确定/潜伏期分析/传染代数分析等；二是分析隐藏病患，由于疾病传播为链式，可以根据缺失轨迹链反推出尚未确诊的疑似病患；三是分析风险人群，可根据病患轨迹寻找可能有接触的风险人群，提前预警；四是挖掘潜在病原地，分析病人间的轨迹交叉点确认潜在的未知病原地（如图3）。在以上功能基础上，平台可以实现设定不同的公共防疫政策（如封闭城市内的高风险感染区域），在城市尺度上，动态推演和模拟在这些政策下的城市传播感染情况，从而帮助相关部门制定更为高效的隔离和公共防疫政策（如图4）。

2020年1月31日，兰州大学第一医院2019-nCoV研究团队在国际放射学首位期刊Radiology（IF 7.608）发布了学术成果：2019-nCoV确诊病例的CT特征；同步推送全球放射医师，关注新型冠状病毒肺炎的CT影像学表现。2019-nCoV科研攻关专家组组长、兰州大学第一医院院长李汛教授正在带领科研团队，紧密围绕2019-nCoV流行病学特点、快速诊断技术、诊疗模式、中药防杀与治疗、防控体系构建与感控指南建立、消毒与废物处理六个方面进行全方位研究。医院第1例病例确诊后，雷军强教授作为第一作者将其典型的影像学特征在国际顶级放射期刊报道，助力抗击新冠病毒肺炎工作的进行。 兰州大学第一医院院长助理祁小龙教授、雷军强教授及其放射科团队将围绕“基于智能影像技术的重大公共卫生事件防控体系构建”开展科研攻关，紧密配合一线医护团队开展2019-nCoV疫情的早筛、早隔、早诊和早治。

本报兰州讯（新甘肃·甘肃日报记者秦娜）来自全省应对新型冠状病毒（COVID-19）肺炎疫情科研攻关组的消息称：我省新冠肺炎分层治疗模式初获成功，为全省新冠肺炎患者的成功救治提供了临床实践经验及理论依据，并将成功经验带到疫情最严重的武汉，为武汉新冠肺炎患者的救治作出甘肃贡献。科研攻关课题子课题之一负责人、兰州大学一院老年病三科主任包海荣团队，根据我省新冠肺炎患者临床特点，分为轻型、普通型、重型及危重型，参照国家卫健委新冠肺炎诊治方案第五、第六版，结合甘肃省实际，对不同层级患者采用分层治疗模式，摸索抗病毒治疗时机及剂量，激素使用时机及疗程，抗生素的联合应用，氧疗的方式及浓度，机械通气的应用及参数等，取得了一定成果，积累了一定经验。研究团队将继续回顾性分析我省新冠肺炎患者的临床特征及分层治疗模式的效果，为我省新冠肺炎防控科研攻关提供理论依据并进行经验推广。此前，兰大一院呼吸病学专家刘晓菊带领甘肃第六批支援湖北医疗队进驻武汉市中心医院后湖院区开展救治工作。刘晓菊表示，要充分吸取甘肃省救治新冠肺炎患者的成功经验，采取中西医结合的模式，对武汉市定点医院新冠肺炎患者进行分层救治。