新冠肺炎疑似病例基数庞大，给临床一线诊疗带来巨大压力，疫情波及地域广泛，基层医院缺乏经验，面临严峻挑战。由清华大学精密仪器系尤政院士、临床医学院董家鸿院士领导研发的新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统成功通过应用测试，进入临床试用阶段，有望为上述难题提供解决方案。新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统董家鸿介绍，新型冠状病毒肺炎智能辅助诊断系统可同步实现智能化影像诊断、临床诊断及临床分型三大功能。该系统包括三大模块，其中影像诊断模块主要基于对新型冠状病毒肺炎初诊病例的珍贵临床资料的大数据分析，使用人工智能算法深度学习该疾病的CT影像特征，实现对新型冠状病毒肺炎影像的智能识别。临床诊断模块则依据卫健委发布的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案(试行第五版)》，结合影像与流行病学、症状及关键检验数据等临床信息，实现智能诊断。临床分型模块通过智能判读呼吸功能参数，“自适应”判断新型冠状病毒肺炎的严重程度。董家鸿谈到，该系统可在短时间内完成大量疑似病例的胸部CT筛查、依据指南进行临床与影像相结合的综合分析，显著提升新型冠状病毒肺炎诊断效能，有望大幅降低临床医师及影像医师的工作负荷。

面对疫情，北京航空航天大学机械工程及自动化学院先进数控和智能制造团队刘强教授、肖文磊副教授等一批教师和研究生自发组成“大数据建模分析工作群”，开始收集疫情数据，交流和讨论建模方法。刘强、肖文磊又与工作群中的孙鹏鹏、王柳权、臧辰鑫、朱三颖、高连生等人，组成了“2019-nCoV疫情建模分析应急响应研究小组”核心攻关组，全力以赴开展本次疫情建模仿真和预测分析研究工作。疫情建模分析应急响应小组的研究工作是在2003年郇极教授提出的“一种基于自动控制理论的SARS传染预测模型”的基础之上，结合此次新冠疫情原发地高度集中、恰逢春节期间人口流动的特点，采用控制论原理和大数据分析方法建立功能更全面的2019-nCoV动态感染过程模型。刘强教授团队对北京、上海、重庆、温州、长沙、郑州、成都、杭州、深圳等40余个城市的疫情数据发展趋势进行了动态仿真分析。基于分析结果，应急响应小组直接向上级部门提交疫情关键数据预测报告2份，直接向中国疾控中心提供预测分析数据及报告2份，向上级提出北京延期恢复正常上班的紧急建议1份，为高层疫情防控决策提供了及时有效的技术数据支持。

面对国家在疫情防控决策方面的重大战略需求，北京航空航天大学计算机学院王静远副教授，联合经济管理学院吴俊杰教授、部慧副教授，计算机学院软件开发环境国家重点实验室孙磊磊老师等，快速反应，在1月22日开始陆续组织了一支包括20余名师生在内、跨学科、跨专业的疫情应急研究团队，开展基于大数据的疫情预测与大数据分析科研攻关工作。 团队经过连续不眠不休的集中攻关，于1月25日完成了第一个针对新冠肺炎疫情预测的模型，并最早具备了对外提供疫情预测服务的能力。该模型具备优秀的预测精度和疫情解释能力，为上级部门的疫情防控决策提供了重要的支撑。尤其是在疫情拐点尚未出现、全国发病走势尚不明朗的疫情早期阶段，为防疫决策提供精准的数据参考。预测模型基于王静远老师在2014年深圳H7N9流感爆发和季节性流感流行期间使用市民活动大数据与Meta-Population动力学模型相结合的方式设计的面向城市的呼吸道类疾病传播分析与预测模型，曾应用于深圳流感防控。

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。

北京科技大学能源与环境工程学院环境暴露与健康研究中心、中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室共同编写的《新型冠状病毒肺炎暴露风险防范手册》（以下简称《手册》）由中国环境出版集团正式出版上线。 北京科技大学能源与环境工程学院环境暴露与健康研究中心，联合中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室赵晓丽研究员团队，通力合作，根据国家《新型冠状病毒感染不同风险人群防护指南》等文件，查阅大量国内外相关的文件和文献资料，并汇集前期课题组研究成果，编辑成书。 

“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。

清华大学公共安全研究院广东分院王飞副教授团队依托智慧安全佛山一期项目的平台功能和数据基础，快速研发佛山市肺炎疫情实时态势管理系统，全面归集市疫情信息，实时汇聚各类疫情防控措施落实情况、救治情况、防疫物资情况、舆论观点情况等防疫工作数据，形成“防疫一张图”，系统在佛山市防疫工作指挥部和城市安全运行监测中心上线运行。团队借助研究院在城市安全领域积累的科研成果，通过空间信息技术、大数据分析技术、风险评估技术为疫情综合分析、研判和决策提供及时的动态信息，为疫情防控工作的科学防治和精准施策提供辅助支撑。

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。

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。