华中科技大学同济药学院李华教授、沈阳药科大学无涯学院陈丽霞教授、军事医学研究院国家应急防控药物工程技术研究中心李行舟研究员等组成联合攻关小组，就新型冠状病毒肺炎疫情，开展了抗新冠病毒潜在药物的筛选研究工作。利用药物重定位策略，在已有药物中寻找对抗新冠病毒的治疗药物是对抗疫情的有效手段和当务之急。研究表明，冠状病毒nsp3编码的木瓜样蛋白酶(papain-like protease，PLP)在病毒基因组复制及逃避宿主抗病毒天然免疫中发挥重要作用，是药物开发的良好靶点。PLP不仅具有蛋白水解酶活性，同样具有去泛素化酶（DUB）活性，PLP利用其蛋白水解酶活性及DUB活性通过一系列的分子机制逃避宿主抗病毒免疫反应，抑制干扰素表达；它是除了冠状病毒3CL水解酶之外，另一个冠状病毒感染人类所必需的重要蛋白。攻关小组目前正在寻找更多可能抑制新冠病毒的药物靶点，也将继续进行深入的抗新冠病毒活性测试，为后续抗新冠病毒肺炎药物的基础和临床研究提供更多指导信息。

“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。

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。

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。

西安交通大学出版社在校党委的领导下，在陕西省委宣传部的统一部署下，快速应对、主动作为，组建团队策划、编写了《防范新冠肺炎居家健康生活读本》一书，在全国率先从科普的角度宣传居家防疫的知识。本书针对普通民众居家防疫过程中所要面对的各种常见问题，介绍了饮食防疫、运动防疫、心理调适防疫、适用技法防疫等方面的科学知识和技能，并为老年人、儿童、孕妇等特殊人群提供了居家防疫的指导和建议。 本书编写组以西安交通大学出版社的医学编辑为班底，其中主任医师1人，执业医师4人，健康管理师4人，专业涵盖中医、西医、中药、西药、生命科学、护理、检验等。 

中国科大附一院（安徽省立医院）呼吸与危重症医学专家徐晓玲教授与中国科大生命科学与医学部魏海明教授团队合作研究发现，托珠单抗能改善重症COVID-19患者的临床症状，是救治新冠肺炎重症患者的有效方法。该研究成果于4月29日以“Effective Treatment of Severe COVID-19 Patients with Tocilizumab”为题，在线发表于“Proceedings of the National Academy of Sciences”（《美国科学院院报》，缩写为PNAS）。中国科大附一院徐晓玲教授和阜阳市第二人民医院韩明锋教授为该文第一作者，中国科大生命科学与医学部魏海明教授和中国科大附一院徐晓玲教授为论文通讯作者。该研究共观察了21例在阜阳市第二人民医院和中国科大附一院感染病院最早使用托珠单抗的患者的临床疗效。患者年龄25至88岁。其中重症17例，危重症4例。均以发热为首发症状，平均体温38.8±0.6℃。在使用托珠单抗前均有1周的常规治疗史，但症状并未改善，平均5.6天后所有患者病情均发生了不同程度的恶化，持续发热，低氧血症，肺部CT显示病灶进展。其中2例行气管插管呼吸机辅助通气，1例无创呼吸机辅助通气。在予以托珠单抗治疗后的第一天，所有患者的体温均恢复正常，而后保持平稳，随后几天临床症状明显缓解。大部分患者呼吸功能有一定程度的改善，胸闷减轻。75%的患者在5天内下调了吸氧流量，外周血氧饱和度保持稳定。2例在给予托珠单抗后的5天内撤离了呼吸机。外周血淋巴细胞数、C反应蛋白等炎症指标大部分在5天内恢复。所有患者均已出院，使用托珠单抗后平均住院时间15.1天。且在治疗过程中没有出现药物不良反应和继发性肺部感染。该研究回顾性分析了托珠单抗在治疗重症或危重症COVID-19患者的作用，观察IL-6是否在发病机制中起关键作用以及托珠单抗干预IL-6的疗效，为新冠肺炎重症患者提供新的治疗策略。PNAS杂志针对该研究成果发布了相关新闻报道。文章链接：https://www.pnas.org/content/early/2020/04/27/2005615117

“NMT界乔布斯”许越先生推荐创新平台 中关村NMT产业联盟推介成员单位创新产品 “全球抗疫，人人有责”   推出背景： 中国的疫情目前已得到有效抑制，但全球的疫情形势依旧严峻。在这种情况下，中国尽全力向世界各国分享抗疫的经验和成果，这充分显示出大国的奉献与担当，同时彰显了为人类命运的共同繁荣而奋斗的精神。 但大家也清醒地认识到，与新冠肺炎的科技斗争才刚刚拉开序幕，未来任重道远，尤其是在研究技术及方法的竞争上更是世界各国竞争的焦点！ 作为中国的高新技术企业，中关村NMT联盟的会员单位，旭月（北京）科技有限公司充分响应国家对于生物安全的政策。在短时间内，利用20多年的技术积累，为抗击新型冠状病毒肺炎隆重推出： 《NMT新冠肺炎免疫研究工作站》系列产品！   应对挑战： 1）活体组织器官水平研究：随着研究的深入，单细胞的生理状态，以及对药物的生理反应，与处于机体组织器官中的细胞的差异，已逐渐成为研究中的瓶颈。NMT不仅可以检测单细胞，还可以实现对细胞的原位检测，以及对活体组织器官的在体检测，很好地弥补了这一研究手段的空白。 2）免疫细胞代谢表型差异：通过对T细胞代谢表型，以及对αCD3/αCD28激活的反应，评价T细胞活化对自身免疫疾病的治疗效果。 分类及用途： 1）《NMT新冠肺炎免疫研究工作站》（型号：NMT-VIR-100） 基于底层核心NMT技术，以及成熟的技术解决方案，让科研人员可以马上投入相关科研创新工作。   2）《NMT新冠肺炎免疫研究工作站》（型号：NMT-VIR-200） 基于底层核心NMT技术，结合自身科研兴趣，以及其它相关技术参数，在我方技术人员协助下形成技术解决方案，让科研人员建立更具独有创新特色的实验平台。   《NMT新冠肺炎免疫研究工作站》（型号：NMT-VIR-100） 应对挑战： 1）活体组织器官水平研究：随着研究的深入，单细胞的生理状态，以及对药物的生理反应，与处于机体组织器官中的细胞的差异，已逐渐成为研究中的瓶颈。NMT不仅可以检测单细胞，还可以实现对细胞的原位检测，以及对活体组织器官的在体检测，很好地弥补了这一研究手段的空白。 2）免疫细胞代谢表型差异：通过对T细胞代谢表型，以及对αCD3/αCD28激活的反应，评价T细胞活化对自身免疫疾病的治疗效果。 用途： 基于底层核心NMT技术，以及成熟的技术解决方案，让科研人员可以马上投入相关科研创新工作。   参数 1.基本功能： 1.1针对新冠肺炎免疫研究设计 1.2活体、原位、非损伤检测 1.3可检测指标：H+、K+、Ca2+、Cl-、O2 2.性能： 2.1自动化操作 2.2长时间实时和动态监测 2.3无需标记 2.4立体3D流速检测 3.软件： 3.1imFluxes智能软件，可直接检测、输出离子分子的浓度与流速 《NMT新冠肺炎免疫研究工作站》（型号：NMT-VIR-200） 应对挑战： 1）活体组织器官水平研究：随着研究的深入，单细胞的生理状态，以及对药物的生理反应，与处于机体组织器官中的细胞的差异，已逐渐成为研究中的瓶颈。NMT不仅可以检测单细胞，还可以实现对细胞的原位检测，以及对活体组织器官的在体检测，很好地弥补了这一研究手段的空白。 2）免疫细胞代谢表型差异：通过对T细胞代谢表型，以及对αCD3/αCD28激活的反应，评价T细胞活化对自身免疫疾病的治疗效果。 用途： 基于底层核心NMT技术，结合自身科研兴趣，以及其它相关技术参数，在我方技术人员协助下形成技术解决方案，让科研人员建立更具独有创新特色的实验平台。 参数 1.基本功能： 1.1针对新冠肺炎免疫研究和研发设计 1.2活体、原位、非损伤检测 1.3可检测指标：H+、K+、Ca2+、Cl-、O2 1.4可实时监测和记录检测时的环境参数：温度、湿度、大气压、海拔、经纬度 1.5配备新指标拓展功能 2.性能： 2.1自动化操作 2.2长时间实时和动态监测 2.3无需标记 2.4立体3D流速检测 3.软件： 3.1imFluxes智能软件，可直接检测、输出离子分子的浓度与流速，以及检测时的环境参数

影像学检查在新冠肺炎的诊疗中具有非常重要的参考价值，《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案（试行第五版）》将“疑似病例具有肺炎影像学特征者”作为临床诊断标准，但在临床实践中存在一定局限，疫情爆发导致待阅片数量激增，医生阅片压力巨大；新冠肺炎属于新发疾病，各地医疗机构特别是基层机构缺乏阅片经验，且由于“异病同影”，容易造成漏诊或误诊；该病病程发展快，患者需要接受多次胸部CT检查以监测病情发展、评估治疗效果等，单凭阅片医生肉眼很难快速对比并识别病灶变化。 在接诊量高峰期，亟待建立更精准高效的人工智能影像辅助诊断方法。孙逸仙纪念医院林天歆教授组织医院呼吸内科、急诊科、放射科、大数据与人工智能团队开展科研攻关，在广州再生医学与健康广东省实验室、广东省科技厅的支持下，联合清华大学、澳门科技大学以及广州康睿智能科技有限公司，使用50万份临床影像学大数据，开发了基于胸部CT的新型冠状病毒肺炎AI筛查和辅助诊断系统。 该系统能对新冠肺炎进行快速诊断，判定新冠肺炎的分级和严重程度，协助医疗机构加速辨别感染者，为快速隔离、诊断、治疗争取时间。其优势主要体现在：快速、准确地诊断新冠肺炎。有经验的影像科医生看完1个患者的胸部CT图像约15-30分钟。该AI系统可在20秒内完成1个患者CT图像的检测及诊断过程，诊断准确率达90%以上。进行病情严重程度分级和重症危重症预测功能。该系统可对胸部CT图像每一切面的小结节、磨玻璃影和实变进行自动分割、标注及定量分析，可预测患者的吸氧频率、血氧饱和度、全身代谢情况、其他器官损伤程度，预测病人发展为重症、危重症的概率和时间，以便医生及时干预，降低患者死亡率。协助医务人员进行药物效果评估，指导用药。系统可对同一位患者用药前后的CT图像进行对比分析，通过定量计算病灶在用药前后的变化，判别药物是否有效，指导临床用药。

在2020年抗击COVID-19疫情斗争中，北京航空航天大学经济管理学院王惠文教授及团队结合2003年所做非典疫情的状态评估和预测建模研究基础，密切关注在疫情防控中存在的问题。自1月23日起，通过各种渠道相继提交了20多个信息和提案，例如：加强对密切接触者实行隔离筛查、避免新冠肺炎疫情在医院内扩散、关注医务人员的轮岗休整、加强对全国各地区疫情监控与预警工作，等等。团队收集和分析了COVID-19的公报数据，采用统计分析方法对新冠肺炎疫情的传播规律进行了预测与分析，对全国（除湖北）各地区的抗疫阶段做出判断和预测，提出了疫情防控全过程的阶段划分方法，并提交了7篇研究报告。王惠文教授接受《中国经济时报》专访，发表文章《各地应分期分批有序恢复社会经济活动》，并被《今日头条》等网络媒体转载；民建市委网站头版刊登了她的文章《COVID-19疫情发展的状态评估与预测分析》，并报道了《数据会说话：王惠文：疫情发展的状态评估与预测研究》；民建中央网站也专题报道了《北京会员王惠文：用数据打赢疫情防控战》。