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新冠肺炎疑似病例基數龐大，給臨床一線診療帶來巨大壓力，疫情波及地域廣泛，基層醫院缺乏經驗，面臨嚴峻挑戰。由清華大學精密儀器系尤政院士、臨床醫學院董家鴻院士領導研發的新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統成功通過應用測試，進入臨床試用階段，有望為上述難題提供解決方案。新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統董家鴻介紹，新型冠狀病毒肺炎智能輔助診斷系統可同步實現智能化影像診斷、臨床診斷及臨床分型三大功能。該系統包括三大模塊，其中影像診斷模塊主要基于對新型冠狀病毒肺炎初診病例的珍貴臨床資料的大數據分析，使用人工智能算法深度學習該疾病的CT影像特征，實現對新型冠狀病毒肺炎影像的智能識別。臨床診斷模塊則依據衛健委發布的《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案(試行第五版)》，結合影像與流行病學、癥狀及關鍵檢驗數據等臨床信息，實現智能診斷。臨床分型模塊通過智能判讀呼吸功能參數，“自適應”判斷新型冠狀病毒肺炎的嚴重程度。董家鴻談到，該系統可在短時間內完成大量疑似病例的胸部CT篩查、依據指南進行臨床與影像相結合的綜合分析，顯著提升新型冠狀病毒肺炎診斷效能，有望大幅降低臨床醫師及影像醫師的工作負荷。

面對疫情，北京航空航天大學機械工程及自動化學院先進數控和智能制造團隊劉強教授、肖文磊副教授等一批教師和研究生自發組成“大數據建模分析工作群”，開始收集疫情數據，交流和討論建模方法。劉強、肖文磊又與工作群中的孫鵬鵬、王柳權、臧辰鑫、朱三穎、高連生等人，組成了“2019-nCoV疫情建模分析應急響應研究小組”核心攻關組，全力以赴開展本次疫情建模仿真和預測分析研究工作。疫情建模分析應急響應小組的研究工作是在2003年郇極教授提出的“一種基于自動控制理論的SARS傳染預測模型”的基礎之上，結合此次新冠疫情原發地高度集中、恰逢春節期間人口流動的特點，采用控制論原理和大數據分析方法建立功能更全面的2019-nCoV動態感染過程模型。劉強教授團隊對北京、上海、重慶、溫州、長沙、鄭州、成都、杭州、深圳等40余個城市的疫情數據發展趨勢進行了動態仿真分析。基于分析結果，應急響應小組直接向上級部門提交疫情關鍵數據預測報告2份，直接向中國疾控中心提供預測分析數據及報告2份，向上級提出北京延期恢復正常上班的緊急建議1份，為高層疫情防控決策提供了及時有效的技術數據支持。

面對國家在疫情防控決策方面的重大戰略需求，北京航空航天大學計算機學院王靜遠副教授，聯合經濟管理學院吳俊杰教授、部慧副教授，計算機學院軟件開發環境國家重點實驗室孫磊磊老師等，快速反應，在1月22日開始陸續組織了一支包括20余名師生在內、跨學科、跨專業的疫情應急研究團隊，開展基于大數據的疫情預測與大數據分析科研攻關工作。 團隊經過連續不眠不休的集中攻關，于1月25日完成了第一個針對新冠肺炎疫情預測的模型，并最早具備了對外提供疫情預測服務的能力。該模型具備優秀的預測精度和疫情解釋能力，為上級部門的疫情防控決策提供了重要的支撐。尤其是在疫情拐點尚未出現、全國發病走勢尚不明朗的疫情早期階段，為防疫決策提供精準的數據參考。預測模型基于王靜遠老師在2014年深圳H7N9流感爆發和季節性流感流行期間使用市民活動大數據與Meta-Population動力學模型相結合的方式設計的面向城市的呼吸道類疾病傳播分析與預測模型，曾應用于深圳流感防控。

華中科技大學同濟藥學院李華教授、沈陽藥科大學無涯學院陳麗霞教授、軍事醫學研究院國家應急防控藥物工程技術研究中心李行舟研究員等組成聯合攻關小組，就新型冠狀病毒肺炎疫情，開展了抗新冠病毒潛在藥物的篩選研究工作。利用藥物重定位策略，在已有藥物中尋找對抗新冠病毒的治療藥物是對抗疫情的有效手段和當務之急。研究表明，冠狀病毒nsp3編碼的木瓜樣蛋白酶(papain-like protease，PLP)在病毒基因組復制及逃避宿主抗病毒天然免疫中發揮重要作用，是藥物開發的良好靶點。PLP不僅具有蛋白水解酶活性，同樣具有去泛素化酶（DUB）活性，PLP利用其蛋白水解酶活性及DUB活性通過一系列的分子機制逃避宿主抗病毒免疫反應，抑制干擾素表達；它是除了冠狀病毒3CL水解酶之外，另一個冠狀病毒感染人類所必需的重要蛋白。攻關小組目前正在尋找更多可能抑制新冠病毒的藥物靶點，也將繼續進行深入的抗新冠病毒活性測試，為后續抗新冠病毒肺炎藥物的基礎和臨床研究提供更多指導信息。

北京科技大學能源與環境工程學院環境暴露與健康研究中心、中國環境科學研究院環境基準與風險評估國家重點實驗室共同編寫的《新型冠狀病毒肺炎暴露風險防范手冊》（以下簡稱《手冊》）由中國環境出版集團正式出版上線。 北京科技大學能源與環境工程學院環境暴露與健康研究中心，聯合中國環境科學研究院環境基準與風險評估國家重點實驗室趙曉麗研究員團隊，通力合作，根據國家《新型冠狀病毒感染不同風險人群防護指南》等文件，查閱大量國內外相關的文件和文獻資料，并匯集前期課題組研究成果，編輯成書。 

“現階段醫生需要在大量影像數據中快速診斷出新冠肺炎的病例，此外還需要診斷出病灶分布的位置、大小等來評估嚴重程度。”薛向陽介紹，針對臨床的現實需求，團隊將設計目標定位于“肺炎分類鑒別”和“關鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區別健康狀態、新冠肺炎、其他病毒性肺炎、細菌性肺炎，后者則為找到并分隔出磨玻璃影等病灶區域。針對這些需求，團隊設計診斷算法模型，讓機器利用模型進行訓練，學習不同類型肺炎在CT影像表現上的不同特征，最終具備智能輔助診斷的能力。而這需要突破小樣本學習、小目標檢測等多個技術難題。“小樣本學習”即在較少訓練數據樣本的條件下進行機器學習。在疫情發生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數據相對較少，且由于一線影像醫生任務繁重，無法獲得大量專家標注，因此需要算法在少量樣本的條件下“自學成才”。為此，團隊采用基于自遷移學習的半監督學習等技巧，使算法具備一定的“小樣本學習”能力，在不增加醫生標注工作量的情況下較好地提高了算法模型的普適性。由于CT影像切片中的病灶區域有大有小，且往往大中小病灶區域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標是另一大難題。團隊利用神經網絡的層次性特點與病灶區域的大小進行對應，“網絡的底層關注細節，即小病灶區域，而網絡中層到高層所關注的病灶區域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權和融合，最終便能達到同時檢測大小病灶區域的目標。”薛向陽解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫生也是不可替代的。”薛向陽說，人是復雜的機體，病毒在不同人體內感染的反映也不一定相同。”他表示，當遇到機器未曾學習過的微小病變或疑難病例時，仍需要影像醫生的經驗和智慧。以解決實際問題為目標，該項目在研究過程中始終與臨床應用緊密結合。無論是機器學習數據，還是測試評估數據，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗模型的準確率和泛化性，團隊也利用現實疑似病例進行了測試。

清華大學公共安全研究院廣東分院王飛副教授團隊依托智慧安全佛山一期項目的平臺功能和數據基礎，快速研發佛山市肺炎疫情實時態勢管理系統，全面歸集市疫情信息，實時匯聚各類疫情防控措施落實情況、救治情況、防疫物資情況、輿論觀點情況等防疫工作數據，形成“防疫一張圖”，系統在佛山市防疫工作指揮部和城市安全運行監測中心上線運行。團隊借助研究院在城市安全領域積累的科研成果，通過空間信息技術、大數據分析技術、風險評估技術為疫情綜合分析、研判和決策提供及時的動態信息，為疫情防控工作的科學防治和精準施策提供輔助支撐。

天津大學生命科學學院黃金海教授和葉升教授團隊瞄準臨床實踐所需，制定了病毒、抗體快速診斷以及生物防治制劑的研發方案。團隊迅速制備獲得新型冠狀病毒高純度蛋白，并與北京華科泰生物技術股份有限公司聯合完成免疫熒光層析試紙條檢測病毒抗原靈敏性、交叉性等實驗，成功研發出新型冠狀病毒抗原熒光免疫層析快速檢測試劑盒。 與目前臨床使用的檢測試劑盒相比，新型試劑盒最大的優勢是“快”，可在15分鐘內檢測出是否為新型冠狀病毒，極大地縮短了檢測時間；同時該試劑盒具有高靈敏度，病毒蛋白檢測達到pg級，為病毒感染的早期篩查提供了簡便靈敏的手段。實驗結果顯示，新型試劑盒檢測限、靈敏度、線性系數等性能指標均滿足對病毒抗原檢測的有效性要求。

浙江工業大學張文教授團隊正攻關浙江省科技廳關于2019-nCoV應急科研項目，與浙江省疾病預防控制中心合作，幫助解決目前針對新冠肺炎無特效藥的臨床問題。張文教授團隊自2014年H7N9禽流感疫情發生以來，就開始研究流感和冠狀病毒致病機制，以及針對病毒的靶向藥物開發。 張文團隊早在2014年開始，就陸續開展針對SARS-CoV、MERS-CoV、塞卡、埃博拉（CoV）冠狀病毒，以及H7N9甲型流感病毒、某些H1N1亞型甲型流感病毒的抗病毒藥物研發。他們發現，在這些病毒入侵的宿主細胞，有種絲氨酸蛋白酶TMPRSS2（Ⅱ型跨膜絲氨酸蛋白酶（TTSP）），它可能就是我們要找的“魔術剪刀”，換個角度來說，也就是一個極佳的抗病毒藥物靶點。2017年，張文團隊在公開發表的文獻（Biochimie, 2017, 142, 1-10）中，對冠狀病毒侵入宿主細胞進行病毒復制的過程進行了詳細闡述。 SARS-CoV冠狀病毒進入宿主細胞可能通過的兩個途徑：途徑1，冠狀病毒與宿主細胞受體（對2019-nCoV的受體是血管緊張素轉化酶II，ACE2）結合，以內吞的形式進入宿主細胞，形成胞內體，在這過程中刺突蛋白被組織蛋白酶活化。由于胞內體pH值下降致使病毒包膜與胞體內膜的融合，并將病毒遺傳基因RNA釋放到胞漿中，然后進行RNA轉錄、復制和轉錄。新的病毒RNA被轉運至內質網、高爾基體中間部位組裝的地方。在這里由宿主細胞合成的無活性的刺突糖蛋白（spike protein）必須由絲氨酸蛋白酶TMPRSS2剪切為有活性的片段，包裝在病毒上。然后，RNA和結構蛋白組裝并發芽成囊泡；囊泡被轉運到細胞表面并在TMPRSS2幫助下釋放。途徑2，刺突糖蛋白（spike protein）可以在細胞表面在TMPRSS2幫助下被激活，導致病毒膜與宿主細胞質膜融合。TMPRSS2在高爾基體或質膜上，無論是在病毒組裝過程中還是在附著和釋放過程中，都發生了對刺突糖蛋白的剪切，這也確保了新病毒的活性。TMPRSS2激活SARS-CoV會干擾干擾素誘導的跨膜蛋白（IFITMs）對SARS-CoVS的抑制作用，IFITMs是一類干擾素誘導的宿主細胞蛋白，可抑制幾種包膜病毒進入。 所獲得的證據表明，TMPRSS2在SARS-CoV感染中發揮著重要作用。團隊前期研究發現TMPRSS2基因組里有一段序列能特異性地與團隊優選的合成小分子先導化合物作用，下調TMPRSS2基因表達，從而在宿主細胞中能抑制病毒復制、增殖。圖2為團隊篩選的部分小分子化合物。團隊正加快新冠肺炎防治藥物科研攻關的研究進程，爭取在2020年3月-12月在新結構分子和老藥篩選方面有階段性實質成果，為疫情防控阻擊戰貢獻工大力量。

2020年1月31日，蘭州大學第一醫院2019-nCoV研究團隊在國際放射學首位期刊Radiology（IF 7.608）發布了學術成果：2019-nCoV確診病例的CT特征；同步推送全球放射醫師，關注新型冠狀病毒肺炎的CT影像學表現。2019-nCoV科研攻關專家組組長、蘭州大學第一醫院院長李汛教授正在帶領科研團隊，緊密圍繞2019-nCoV流行病學特點、快速診斷技術、診療模式、中藥防殺與治療、防控體系構建與感控指南建立、消毒與廢物處理六個方面進行全方位研究。醫院第1例病例確診后，雷軍強教授作為第一作者將其典型的影像學特征在國際頂級放射期刊報道，助力抗擊新冠病毒肺炎工作的進行。 蘭州大學第一醫院院長助理祁小龍教授、雷軍強教授及其放射科團隊將圍繞“基于智能影像技術的重大公共衛生事件防控體系構建”開展科研攻關，緊密配合一線醫護團隊開展2019-nCoV疫情的早篩、早隔、早診和早治。