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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(shù)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(fā)組成“大數(shù)據(jù)建模分析工作群”，開始收集疫情數(shù)據(jù)，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(quán)、臧辰鑫、朱三穎、高連生等人，組成了“2019-nCoV疫情建模分析應(yīng)急響應(yīng)研究小組”核心攻關(guān)組，全力以赴開展本次疫情建模仿真和預(yù)測分析研究工作。疫情建模分析應(yīng)急響應(yīng)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(yù)測模型”的基礎(chǔ)之上，結(jié)合此次新冠疫情原發(fā)地高度集中、恰逢春節(jié)期間人口流動的特點，采用控制論原理和大數(shù)據(jù)分析方法建立功能更全面的2019-nCoV動態(tài)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(shù)據(jù)發(fā)展趨勢進行了動態(tài)仿真分析。基于分析結(jié)果，應(yīng)急響應(yīng)小組直接向上級部門提交疫情關(guān)鍵數(shù)據(jù)預(yù)測報告2份，直接向中國疾控中心提供預(yù)測分析數(shù)據(jù)及報告2份，向上級提出北京延期恢復(fù)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(shù)數(shù)據(jù)支持。

面對國家在疫情防控決策方面的重大戰(zhàn)略需求，北京航空航天大學計算機學院王靜遠副教授，聯(lián)合經(jīng)濟管理學院吳俊杰教授、部慧副教授，計算機學院軟件開發(fā)環(huán)境國家重點實驗室孫磊磊老師等，快速反應(yīng)，在1月22日開始陸續(xù)組織了一支包括20余名師生在內(nèi)、跨學科、跨專業(yè)的疫情應(yīng)急研究團隊，開展基于大數(shù)據(jù)的疫情預(yù)測與大數(shù)據(jù)分析科研攻關(guān)工作。 團隊經(jīng)過連續(xù)不眠不休的集中攻關(guān)，于1月25日完成了第一個針對新冠肺炎疫情預(yù)測的模型，并最早具備了對外提供疫情預(yù)測服務(wù)的能力。該模型具備優(yōu)秀的預(yù)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(xiàn)、全國發(fā)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(shù)據(jù)參考。預(yù)測模型基于王靜遠老師在2014年深圳H7N9流感爆發(fā)和季節(jié)性流感流行期間使用市民活動大數(shù)據(jù)與Meta-Population動力學模型相結(jié)合的方式設(shè)計的面向城市的呼吸道類疾病傳播分析與預(yù)測模型，曾應(yīng)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(yī)學研究院國家應(yīng)急防控藥物工程技術(shù)研究中心李行舟研究員等組成聯(lián)合攻關(guān)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(wù)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(fù)制及逃避宿主抗病毒天然免疫中發(fā)揮重要作用，是藥物開發(fā)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(yīng)，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(guān)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(xù)進行深入的抗新冠病毒活性測試，為后續(xù)抗新冠病毒肺炎藥物的基礎(chǔ)和臨床研究提供更多指導(dǎo)信息。

病毒的快速、靈敏檢測可以縮短疑似病例數(shù)量和病人隔離期，更短時間內(nèi)篩查更多疑似病例，具有重要臨床和公共衛(wèi)生價值。核酸檢測試劑盒檢測耗時長、病毒RNA容易降解、難以檢測小于100bp病毒片段，導(dǎo)致目前新冠病毒檢測假陰性案例很多。深圳國際研究生院助理教授秦培武團隊將通過CRISPR反應(yīng)、高靈敏光譜、單分子成像解決當前新冠檢測面臨的難題。 在以往工作的基礎(chǔ)上，秦培武與羅徹斯特理工杜可教授合作開發(fā)基于Cas12a反應(yīng)的DNA病毒檢測方法，不擴增的條件下可以檢測皮摩爾濃度非洲豬瘟病毒，成果已經(jīng)被Biosensors and Bioelectronics接收。 針對新型冠狀病毒檢測，靈敏度、速度、高通量將是檢測裝置的主要設(shè)計指標。為此將整合光學靈敏度最高的單分子成像與信號放大最好的CRISPR酶反應(yīng)，達到高靈敏、高通量、高特異新冠病毒檢測，將CRISPR反應(yīng)體系封裝到載玻片作為檢測試劑盒使用，加入病毒后產(chǎn)生的熒光信號可通過單分子顯微鏡采集。多個檢測位點可以累計提高信噪比，crRNA陣列覆蓋新冠病毒所有保守區(qū)將最大限度檢測病毒提供的天然檢測靶點。 本項目還將開發(fā)病毒檢測試紙，將CRISPR反應(yīng)系統(tǒng)溶解風干到試紙上。新冠病人咽拭子樣品經(jīng)核酸提取后先用試劑檢測，信號可以目測或者利用高靈敏光譜檢測，如果是陰性再進行試劑盒單分子檢測，實現(xiàn)二級精準新冠病毒核酸檢測。

“現(xiàn)階段醫(yī)生需要在大量影像數(shù)據(jù)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(xiàn)實需求，團隊將設(shè)計目標定位于“肺炎分類鑒別”和“關(guān)鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區(qū)別健康狀態(tài)、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(qū)域。針對這些需求，團隊設(shè)計診斷算法模型，讓機器利用模型進行訓(xùn)練，學習不同類型肺炎在CT影像表現(xiàn)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(shù)難題。“小樣本學習”即在較少訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本的條件下進行機器學習。在疫情發(fā)生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數(shù)據(jù)相對較少，且由于一線影像醫(yī)生任務(wù)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(jiān)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(yī)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(qū)域有大有小，且往往大中小病灶區(qū)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次性特點與病灶區(qū)域的大小進行對應(yīng)，“網(wǎng)絡(luò)的底層關(guān)注細節(jié)，即小病灶區(qū)域，而網(wǎng)絡(luò)中層到高層所關(guān)注的病灶區(qū)域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權(quán)和融合，最終便能達到同時檢測大小病灶區(qū)域的目標。”薛向陽解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫(yī)生也是不可替代的。”薛向陽說，人是復(fù)雜的機體，病毒在不同人體內(nèi)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(yī)生的經(jīng)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(yīng)用緊密結(jié)合。無論是機器學習數(shù)據(jù)，還是測試評估數(shù)據(jù)，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗?zāi)Ｐ偷臏蚀_率和泛化性，團隊也利用現(xiàn)實疑似病例進行了測試。

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(fā)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(shù)股份有限公司聯(lián)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(fā)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(yōu)勢是“快”，可在15分鐘內(nèi)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(jié)果顯示，新型試劑盒檢測限、靈敏度、線性系數(shù)等性能指標均滿足對病毒抗原檢測的有效性要求。

該方法有望突破現(xiàn)有核酸檢測方法對人員/場所的限制，縮短檢測用時，提高便捷程度，推動診斷前移下移，實現(xiàn)疑似患者的快速診斷和密切接觸人群的現(xiàn)場篩查。 南開大學重點實驗室主任陳佺教授、龐代文教授組織了一支包括化學學院、生命科學學院、細胞應(yīng)答交叉科學中心相關(guān)專家在內(nèi)的聯(lián)合攻關(guān)團隊。他們分別采用聚集誘導(dǎo)發(fā)光（AIE）、量子點、膠體金等技術(shù)，突擊開展新型冠狀病毒快速診斷技術(shù)及其試劑盒的研發(fā)，成功研發(fā)出新型冠狀病毒快速檢測新技術(shù)。

復(fù)旦大學附屬中山醫(yī)院呼吸科是我國無創(chuàng)通氣的先行者，在無創(chuàng)通氣治療重癥肺炎和急性呼吸窘迫綜合征等危重型急性呼吸衰竭中積累了豐富的經(jīng)驗，由時任呼吸科主任鈕善福教授帶領(lǐng)團隊一起研發(fā)了適應(yīng)中國人臉型的第一款面罩——“鈕式面罩”。

2020年2月14日，由廈門大學、深圳市第三人民醫(yī)院和養(yǎng)生堂旗下北京萬泰生物藥業(yè)股份有限公司共同研發(fā)的新冠病毒抗體檢測試劑盒（雙抗原夾心酶聯(lián)免疫法）經(jīng)臨床驗證，173名新冠肺炎確診患者中93.1%抗體檢測陽性，而33名健康人中無一陽性，顯示出良好的敏感性和特異性。這是首個經(jīng)大樣本臨床驗證的新冠病毒總抗體檢測試劑。該試劑能同時檢出包括IgM和IgG在內(nèi)的全部新冠特異性抗體，具有更高的靈敏度，所采用的雙抗原夾心法能夠更好地保障特異性。抗體檢測試劑的另一大突出優(yōu)點是檢測速度快，兩名檢測人員12小時即可完成1500份標本的檢出。由于新冠病毒是首次入侵人類社會，幾乎所有尚未被感染的人的血液中都沒有抗體，只要患者的抗體檢測陽性即可判斷其為新冠病毒的感染者。因此，該總抗體檢測試劑的臨床應(yīng)用，可明顯改善當前新冠疫情防控工作中疑似患者核酸檢測速度慢、采樣復(fù)雜、敏感性不高、需要高等級生物安全措施等。

浙江工業(yè)大學張文教授團隊正攻關(guān)浙江省科技廳關(guān)于2019-nCoV應(yīng)急科研項目，與浙江省疾病預(yù)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(fā)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(fā)。 張文團隊早在2014年開始，就陸續(xù)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(fā)。他們發(fā)現(xiàn)，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(shù)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(fā)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(fù)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(zhuǎn)化酶II，ACE2）結(jié)合，以內(nèi)吞的形式進入宿主細胞，形成胞內(nèi)體，在這過程中刺突蛋白被組織蛋白酶活化。由于胞內(nèi)體pH值下降致使病毒包膜與胞體內(nèi)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(zhuǎn)錄、復(fù)制和轉(zhuǎn)錄。新的病毒RNA被轉(zhuǎn)運至內(nèi)質(zhì)網(wǎng)、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(jié)構(gòu)蛋白組裝并發(fā)芽成囊泡；囊泡被轉(zhuǎn)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(dǎo)致病毒膜與宿主細胞質(zhì)膜融合。TMPRSS2在高爾基體或質(zhì)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(fā)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(dǎo)的跨膜蛋白（IFITMs）對SARS-CoVS的抑制作用，IFITMs是一類干擾素誘導(dǎo)的宿主細胞蛋白，可抑制幾種包膜病毒進入。 所獲得的證據(jù)表明，TMPRSS2在SARS-CoV感染中發(fā)揮著重要作用。團隊前期研究發(fā)現(xiàn)TMPRSS2基因組里有一段序列能特異性地與團隊優(yōu)選的合成小分子先導(dǎo)化合物作用，下調(diào)TMPRSS2基因表達，從而在宿主細胞中能抑制病毒復(fù)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(guān)的研究進程，爭取在2020年3月-12月在新結(jié)構(gòu)分子和老藥篩選方面有階段性實質(zhì)成果，為疫情防控阻擊戰(zhàn)貢獻工大力量。