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在2003年成功預測SARS流行趨勢的基礎上，西安交通大學數學與統計學院生物數學團隊與陜西師范大學生物數學團隊、加拿大吳建宏教授團隊合作，基于新型冠狀病毒的傳播機理、密切跟蹤隔離和封城等策略，建立了傳播動力學模型，對新型冠狀病毒肺炎傳播風險進行了預測分析，此項研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。 研究中利用2020年1月10日至1月22日的報告疫情數據，采用動力學模型和統計計算方法預測武漢新型冠狀病毒肺炎傳播的基本再生數為6.47 (95%置信區間為5.71-7.23)，給出了疫情的達峰時間和峰值以及最終感染規模（若繼續1月22日前的控制措施，疫情將在3月10日左右達到峰值）。研究中進一步采用似然函數方法加以驗證，得到了與模型估計值一致的結果。如果續代時間大于6天或潛伏期越長，基本再生數可能更大，該結論說明了疫情傳播的速度快。與23至25日的疫情數據相比，模型預測結果與報告疫情數據基本一致。 研究中進行敏感性分析，討論了1月22日前武漢采取的防控措施的有效性以及在降低再生數中的重要作用。預測結果顯示從23日起加強控制措施，報告病例數會在一個周后出現明顯的下降，即加強的控制措施會在一個周后產生明顯效果。進一步分析1月23日后武漢封城策略對其它地區疫情的影響，基于武漢到北京的航班、鐵路等信息，計算武漢封城前后對北京疫情的影響，表明武漢封城（即北京無來自武漢輸入病例）后，北京在未來7天的病例數將降低91.14%，這說明了武漢封城對全國疫情防控的關鍵作用。SSRN 截圖 密切跟蹤隔離措施的敏感性分析點擊查看原文

山東中醫藥大學青島中醫藥科學院海洋中藥研究中心主任付先軍教授帶領的研究團隊，篩選出18種可能與新型冠狀病毒靶點Mpro結合的高頻中藥主要成分，為新型冠狀病毒感染疾病的防控提供了可參考的候選方藥，為開發用于臨床治療2019-nCoV感染的藥物提供候選先導化合物。 山東中醫藥大學青島中醫藥科學院海洋中藥研究中心主任付先軍教授帶領研究團隊，與中國石油大學宋弢教授團隊、中國海洋大學王鵬教授團隊、華南農業大學周武藝教授團隊的多支研究團隊通力合作，充分發揮中醫藥的原創優勢，采用網絡藥理學方法和醫學人工智能技術，挖掘中醫藥在幾千年間與疫病斗爭中積累的豐富經驗，從十萬余首歷代方劑中篩選主治中醫“溫病”（“瘟疫”或“疫病”或“時疫”）的方劑574首，挖掘高頻中藥40種，高頻藥對36組，高頻三味藥組合配伍6組。通過基于分子對接的反向虛擬篩選，篩選出18種可能與新型冠狀病毒靶點Mpro結合的高頻中藥主要成分，進一步采用網絡藥理學研究分析其可能的作用靶點和分子作用機制。 該研究結果為新型冠狀病毒感染疾病的防控提供了可參考的候選方藥，為開發用于臨床治療2019-nCoV感染的藥物提供候選先導化合物

在2003年成功預測SARS流行趨勢的基礎上，西安交通大學數學與統計學院生物數學團隊與陜西師范大學生物數學團隊、加拿大吳建宏教授團隊合作，基于新型冠狀病毒的傳播機理、密切跟蹤隔離和封城等策略，建立了傳播動力學模型，對新型冠狀病毒肺炎傳播風險進行了預測分析，此項研究成果“Estimation of the transmission risk of 2019-nCov and its implication for public health interventions”。 研究中利用2020年1月10日至1月22日的報告疫情數據，采用動力學模型和統計計算方法預測武漢新型冠狀病毒肺炎傳播的基本再生數為6.47 (95%置信區間為5.71-7.23)，給出了疫情的達峰時間和峰值以及最終感染規模（若繼續1月22日前的控制措施，疫情將在3月10日左右達到峰值）。研究中進一步采用似然函數方法加以驗證，得到了與模型估計值一致的結果。如果續代時間大于6天或潛伏期越長，基本再生數可能更大，該結論說明了疫情傳播的速度快。與23至25日的疫情數據相比，模型預測結果與報告疫情數據基本一致。 研究中進行敏感性分析，討論了1月22日前武漢采取的防控措施的有效性以及在降低再生數中的重要作用。預測結果顯示從23日起加強控制措施，報告病例數會在一個周后出現明顯的下降，即加強的控制措施會在一個周后產生明顯效果。進一步分析1月23日后武漢封城策略對其它地區疫情的影響，基于武漢到北京的航班、鐵路等信息，計算武漢封城前后對北京疫情的影響，表明武漢封城（即北京無來自武漢輸入病例）后，北京在未來7天的病例數將降低91.14%，這說明了武漢封城對全國疫情防控的關鍵作用。SSRN 截圖 密切跟蹤隔離措施的敏感性分析點擊查看原文

新冠肺炎已然強勢侵襲全球，不論是泱泱大國還是彈丸之地均無法全身而退。盡管多數新冠肺炎患者為輕癥，但不容忽視的是，重癥患者死亡率竟高達10%以上。新冠病毒致死的主要原因之一，就是人體免疫系統過度激活導致的細胞因子風暴。 近日，重慶大學的鐘莉教授團隊在預印本網站Preprint.org上發表重要結果，認為ACE2在新冠肺炎病程中發揮的作用并不單純：除了作為病毒結合的受體，ACE2還參與調節免疫過程。研究者發現ACE2表達上升的肺腺癌組織中，存在miR-125b-5p-ACE2-IL6表達軸，提示新冠病毒感染導致的ACE2水平下調，可能進一步引起細胞因子風暴和肺炎加重。 血管緊張素轉化酶2（ACE2）是一把雙刃劍：在病毒感染過程中，它是新冠病毒的膜上結合受體，與病毒和宿主細胞的融合、入侵過程有關；在流感病毒、SARS引起炎癥和急性肺損傷的情況下，ACE2促進血管緊張素II轉化為血管緊張素1-7，抑制血管緊張素II介導的NF-κB信號，從而避免大量炎癥信號引發的細胞因子風暴，減緩病程。 前期研究發現，一旦被SARS-CoV結合，宿主細胞表面的ACE2表達量、mRNA水平和酶活性均會發生顯著下降。盡管這是減少病毒入侵關卡的重要措施，但也給炎癥的加劇提供可乘之機。因此，研究者們選取了一種ACE2表達上調的肺腺癌模型，來探究ACE2介導并調節免疫反應的上下游分子機制，并驗證新冠病毒引起細胞因子風暴的可能性。 首先，研究者們從TCGA數據庫中獲取了830份樣品的測序結果，其中347份來自正常組織，483份來自肺腺癌組織。比較發現，肺腺癌組織中ACE2蛋白表達水平顯著上調，說明受SARS-CoV-2感染的可能性增加。 肺腺癌組織ACE2表達上調 進一步，研究者們探究ACE2表達量改變的分子機制，對ACE2相關的基因表達進行生物信息學分析。經過篩選和比較，研究者檢測到7個差異表達的相關基因（DECGs）參與多種抗病毒過程；以及5個差異表達的相關miRNA（DECMs）與ACE2表達水平的調節有關。 其中，AZU1、FCN3、HYAL1、IRAK3和miR-125b-5p水平與ACE2表達正相關，而CXCL9、MMP12、IL6、miR-9-5、miR-130b-5、pmiR-381-3p和miR-421水平與ACE2表達呈負相關。 肺腺癌組織中差異表達的基因和miRNA 研究者分析以上分子涉及的細胞通路發現，DECGs中的CXCL9和IL6以及DECMs均在toll樣受體信號通路中富集，與非特異性免疫有關。進一步排除，研究者明確了miR-125b-5p- ACE2- IL6的上下游通路；即，miR-125p促進ACE2蛋白表達，進一步抑制IL6的表達。 ACE2表達相關的上下游分子 巧合的是，IL6正是引起細胞因子風暴的主要因素。感染SARS-CoV-2后，激活的病原性T細胞就會產生粒細胞-巨噬細胞集落刺激因子（GM-CSF）和IL6。GM-CSF可以激活CD14 + CD16 +炎性單核細胞，進一步產生更多的細胞因子，包括IL6。IL6在這個正反饋循環中扮演不可或缺的一份子，最終促成免疫系統的失控。 此時，肺中大量的免疫細胞和組織液會阻塞肺泡和毛細血管之間的氣體交換，從而導致急性呼吸窘迫綜合征。一旦形成細胞因子風暴，免疫系統在清除病毒的同時，會殺死肺中的許多正常細胞，從而嚴重破壞肺的通氣功能，進而導致患者死亡。

新型冠狀病毒感染的肺炎疫情發生以來，校黨委高度重視，第一時間成立領導小組和工作機構，快速構建應急保障機制，我校科技戰線快速響應、積極行動，組織有關科研團隊開展了多項科技攻關項目。 1月31日，省教育廳緊急啟動“1331工程”高等學校科技成果轉化培育項目——新型肺炎研究專項項目，科研院積極組織我校教師踴躍申報，共向省教育廳申報了3項檢測系統類別的項目。此次山西省高校共申報50多個項目，經過嚴格評審后擇優支持啟動12項，我校信息與計算機學院院長桑勝波教授申報的“針對NCP的人體體溫快速檢測與身體特征無線監測系統”科技成果轉化培育項目通過評審，目前已經正式立項。 該項目由我校牽頭與山西省疾病預防控制中心、呂梁市疾病預防控制中心兩家省內疫情阻擊戰前線單位共同組織實施，目標是將針對NCP的人體體溫快速檢測與身體特征無線監測系統完成實驗室技術/樣機階段到臨床實踐階段的轉化。 學校將為項目快速推進、加快實現產品化努力提供各種保障服務，為防控新型冠狀病毒肺炎疫情貢獻太原理工科技力量。

上海交通大學醫學院附屬瑞金醫院瞿介明、張欣欣、周敏、陳立等組成的團隊參與協助中國生物、武漢三家參試醫院和國家轉化醫學中心（上海）進行專家評估，研究數據顯示，將恢復期供體中含有高滴度中和抗體的血漿輸注給患者后，其臨床癥狀在24-48小時即得到改善，同時實驗室炎癥指標和肺部影像學在短期內都得到了具有統計學意義的改善。其中5名患者在治療后中和抗體的滴度升高，所有患者在治療后7天內病毒核酸的檢測均轉為陰性。目前尚未觀察到明顯的不良反應，安全性良好。恢復期血漿有望成為挽救重癥新型冠狀病毒肺炎患者生命的有力武器。 人體感染病毒或細菌等病原體后，人體的免疫系統就會產生相應的物質來抵抗這些病原體，這就是我們大家熟悉的抗體。經歷細菌或病毒性感染而幸存的患者，體內可產生較高滴度的特異性抗體。恢復期血漿治療就是采集恢復期患者的血液，經過分離處理后，將富含中和抗體的血漿輸注給其他患者的治療方法，屬于被動免疫治療的一種。恢復期血漿療法用于傳染病的治療已經有一百多年的歷史。在1918～1920 年的西班牙流感、1920～1940 年代的猩紅熱、1970 年代的百日咳流行期間，恢復期血漿就已用于臨床救治，發揮了一定的作用。后來這一方法又被用于麻疹、阿根廷出血熱、流感、水痘、巨細胞病毒感染、細小病毒 B19 感染等。近二十年來，這一經典療法又被用于嚴重急性呼吸綜合征（SARS）、H1N1、H5N1、H7N9禽流感、中東呼吸綜合征(MERS) 等新發突發傳染病，取得了一定的療效。當缺乏有效的特異性抗病原體藥物時，尤其是新發傳染病暴發流行時，恢復期血漿療法可能是搶救危重癥患者的唯一選擇。 恢復者血漿治療適用于重癥患者，最好在起病2周內治療，因為這個時候病人體內還有病毒復制或者病毒血癥，用恢復期血漿可以快速中和血液中的病毒，減輕炎癥反應，可以遏制病情惡化，改善患者預后。起病2周后機體內病毒載量明顯減少，而且可能已經出現了嚴重并發癥，如細菌感染、凝血功能障礙、多器官功能衰竭等，肺泡上皮細胞大量損傷，這個時候用恢復期血漿，可能療效已經大打折扣了。 從既往治療其他傳染病的經驗看，總體上說是安全的。但輸注血漿仍然有潛在的輸血感染病原體的風險和不良反應，包括過敏等。恢復期血漿在分離制備的過程中，需要經過嚴格的病原體滅活和生物安全性檢測，感染風險較小，但不排除個別處于窗口期的供體病原體檢測陰性的情況。其次，在輸注恢復期血漿的過程中，有發生輸血相關肺損傷的風險，尤其是在已經發生嚴重肺部炎癥的患者，值得注意。

天津大學精儀學院科研團隊聯合企業成功研發新冠肺炎疑似病例檢測系統。據了解，該系統可快速檢測新冠肺炎疑似病例并實現大數據監控預警，有望為疫情控制提供新思路。該系統的便攜式檢測儀單元已獲得國家藥監局醫療器械注冊證書。該系統由“掌上模塊”和“線上模塊”兩部分組成：“掌上模塊”是一款便攜式檢測儀，從外觀上看這款便攜式檢測儀只有鼠標大小，使用USB接口充電，能夠連接手機電腦，滿電續航超過24小時。檢測儀可以單手控制，操作簡單，便于入戶排查。檢測儀內部集成了精密的檢測核心模塊，與實驗室大型儀器檢測精度相當，能夠快速判斷出是否為疑似病例。掌上模塊檢測出的結果會自動上傳到“線上模塊”——疫情監測預警云平臺。云平臺會將檢測結果進行智能化處理，上傳至各級政府疾控和醫療監測機構云平臺，給各級機構提供疫情預警、態勢分析和決策支持，對疫情進行全方位、智能化管控。

學校衛星產業技術研究院與合作方聯合推出的全國首款“疫情衛星地圖”——新冠肺炎疫情衛星地圖速查系統已于近日上線。新冠肺炎確診病例陸續公布，他們是哪里人？去過哪些地方？離我們有多遠？……通過“疫情衛星地圖”，人們可以更加直觀地了解確診病例的具體位置。記者打開該系統發現，在衛星地圖上，確診病例的標注點像是一顆顆“圖釘”，用戶定位后，通過衛星遙感影像帶來的“太空視角”，可以讓確診病例分布位置盡收眼底，并顯示出附近的確診病例分布與自己的距離。據了解，該系統由電子科技大學衛星產業技術研究院陸川博士和閻鏡予博士組織技術力量自主研發，從研發到上線，用時不到10天。今年2月初，隨著各地衛健委公布了越來越多的確診病的例詳細數據，使得開發“疫情衛星地圖”有了良好的基礎和可能。電子科技大學衛星產業技術研究院決定發揮自身的技術優勢，為公眾提供免費的疫情防控公益服務。科研團隊利用AI衛星的數據智能處理和分發技術，處理遙感圖片數據，并結合精確的語義識別和地理編碼工具，把官方發布的疫情文字轉化成了一目了然的“疫情衛星地圖”。

2月19日，昆明移動依托云資源和數據鏈優勢，協同昆明市第三人民醫院、云南大學共同創立、建設的“云南省新型冠狀病毒感染的肺炎CT診斷互聯網協同會診平臺”（簡稱云南省傳染性疾病影像云平臺）在三方遠程連線下正式啟動。平臺將在有相關診斷經驗的影像專家幫助下，以多方協同工作的方式支持基層醫院，幫助基層醫院輸出高質量的新冠肺炎診斷，同時通過互聯網方式實現遠程互動，方便醫生和患者，減少傳播感染機會、減少現場支援成本和隔離防護的物資消耗，集全省影像專家力量助力打好新冠疫情防控阻擊戰。結合為昆明醫科大學第一附屬醫院創建的“5G智慧診療平臺”的經驗，昆明移動協同云南大學、昆明市第三人民醫院建立相應的云服務、醫學影像多方協同工作（會診）系統，通過CT診斷新型冠狀病毒肺炎的互聯化服務系列關鍵技術以及運行服務的保障模式，將復雜、昂貴的醫學影像處理系統互聯化、低成本化。基層醫院可以免費、免培訓、自助地將本地設備接入云服務平臺，隨后將逐步發展成為云南省傳染性疾病影像互聯網協同診斷平臺。

RealAI首席執行官田天表示，新冠肺炎疫情暴發以來，各大媒體網站、社交平臺上關于疫情的話題熱度持高漲。在此環境下，信息的高效傳播成為重要訴求。一方面，相關部門需要全面了解公眾對疫情的話題討論，輔助決策優化的同時也利于開展引導工作；另一方面，公眾亟需第一時間獲得最權威、最實時、最準確的疫情動態。分析稱，互聯網成為這次疫情主要的“信息源”平臺，傳播模式更是基于人手一機的“自媒體”，信息流不僅降低了大眾獲取信息的“信噪比”，更滋生出不同程度的謠言。據介紹，“新冠肺炎疫情AI話題分析平臺”通過對多渠道海量媒體信息進行自動抓取采集、識別分析，解決了傳統信息檢索過程中因消息源頭繁雜、消息過多、檢索意圖不明確而產生的困擾。同時，基于大數據分析和AI建模，自動識別出近期熱點話題、新聞追蹤和話題導向、地區關注度變化，為用戶第一時間推送全網話題最新動態，滿足用戶對疫情輿情監測的需求，為作出正確輿論引導提供分析依據。