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根據(jù)目前的研究，新冠病毒引起的肺炎最常見(jiàn)的癥狀是發(fā)熱和咳嗽等，而表現(xiàn)出腹瀉癥狀的患者較少。廣州中山大學(xué)第三附屬醫(yī)院學(xué)者在預(yù)印本平臺(tái)medrxiv發(fā)表文章稱，腹瀉可能是新冠病毒感染的一個(gè)指標(biāo)，提示臨床醫(yī)生應(yīng)更加關(guān)注腹瀉患者。而目前三項(xiàng)研究報(bào)告的腹瀉發(fā)生率不同。作者認(rèn)為，腹瀉可能是一個(gè)被忽視的癥狀。由于冠狀病毒通過(guò)結(jié)合ACE2入侵人體細(xì)胞，ACE2也可調(diào)控腸道炎癥，為了追蹤新冠病毒介導(dǎo)的感染途徑，團(tuán)隊(duì)使用單細(xì)胞RNA測(cè)序進(jìn)行了分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)， ACE2 在小腸中高度表達(dá)，尤其在近端和遠(yuǎn)端腸細(xì)胞中顯著升高，而ACE2在肺組織中的RNA水平較低。因此，團(tuán)隊(duì)?wèi)岩桑?dāng)人們食用受感染的野生動(dòng)物時(shí)，表達(dá)ACE2的小腸上皮細(xì)胞可能容易受到新冠病毒感染，腹瀉可能是感染的一個(gè)指標(biāo)。研究還分析了HCOV-229 E病毒的ANPEP受體和Mers-CoV病毒的DPP4受體的表達(dá)譜。發(fā)現(xiàn)這些病毒進(jìn)入受體的 RNA 水平也在近端或遠(yuǎn)端腸細(xì)胞中也呈現(xiàn)高表達(dá)，與ACE2的表達(dá)譜一致。由于ACE2、ANPEP和DPP4的表達(dá)譜明顯重疊，人類腸道很可能是這些病毒的另一種感染途徑。 作者建議，對(duì)于新冠病毒感染預(yù)防，不僅要戴好口罩防止通過(guò)呼吸道感染，也不能忽視病從口入經(jīng)腸道感染，疫情期間，食物最好要高溫烹飪。由于新冠病毒與SARS病毒高度同源，約20～25%的SARS患者有腹瀉，而目前新冠病毒肺炎的腹瀉發(fā)生率僅2～3%，這令人困惑。作者指出，鑒于疫情中的很多初期患者報(bào)告與野生動(dòng)物市場(chǎng)有聯(lián)系，這一觀察提出了一個(gè)重要問(wèn)題，即當(dāng)食物到達(dá)小腸時(shí)，病毒是否通過(guò)污染食物傳播。

影像學(xué)檢查在新冠肺炎的診療中具有非常重要的參考價(jià)值，《新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案（試行第五版）》將“疑似病例具有肺炎影像學(xué)特征者”作為臨床診斷標(biāo)準(zhǔn)，但在臨床實(shí)踐中存在一定局限，疫情爆發(fā)導(dǎo)致待閱片數(shù)量激增，醫(yī)生閱片壓力巨大；新冠肺炎屬于新發(fā)疾病，各地醫(yī)療機(jī)構(gòu)特別是基層機(jī)構(gòu)缺乏閱片經(jīng)驗(yàn)，且由于“異病同影”，容易造成漏診或誤診；該病病程發(fā)展快，患者需要接受多次胸部CT檢查以監(jiān)測(cè)病情發(fā)展、評(píng)估治療效果等，單憑閱片醫(yī)生肉眼很難快速對(duì)比并識(shí)別病灶變化。 在接診量高峰期，亟待建立更精準(zhǔn)高效的人工智能影像輔助診斷方法。孫逸仙紀(jì)念醫(yī)院林天歆教授組織醫(yī)院呼吸內(nèi)科、急診科、放射科、大數(shù)據(jù)與人工智能團(tuán)隊(duì)開(kāi)展科研攻關(guān)，在廣州再生醫(yī)學(xué)與健康廣東省實(shí)驗(yàn)室、廣東省科技廳的支持下，聯(lián)合清華大學(xué)、澳門(mén)科技大學(xué)以及廣州康睿智能科技有限公司，使用50萬(wàn)份臨床影像學(xué)大數(shù)據(jù)，開(kāi)發(fā)了基于胸部CT的新型冠狀病毒肺炎AI篩查和輔助診斷系統(tǒng)。 該系統(tǒng)能對(duì)新冠肺炎進(jìn)行快速診斷，判定新冠肺炎的分級(jí)和嚴(yán)重程度，協(xié)助醫(yī)療機(jī)構(gòu)加速辨別感染者，為快速隔離、診斷、治療爭(zhēng)取時(shí)間。其優(yōu)勢(shì)主要體現(xiàn)在：快速、準(zhǔn)確地診斷新冠肺炎。有經(jīng)驗(yàn)的影像科醫(yī)生看完1個(gè)患者的胸部CT圖像約15-30分鐘。該AI系統(tǒng)可在20秒內(nèi)完成1個(gè)患者CT圖像的檢測(cè)及診斷過(guò)程，診斷準(zhǔn)確率達(dá)90%以上。進(jìn)行病情嚴(yán)重程度分級(jí)和重癥危重癥預(yù)測(cè)功能。該系統(tǒng)可對(duì)胸部CT圖像每一切面的小結(jié)節(jié)、磨玻璃影和實(shí)變進(jìn)行自動(dòng)分割、標(biāo)注及定量分析，可預(yù)測(cè)患者的吸氧頻率、血氧飽和度、全身代謝情況、其他器官損傷程度，預(yù)測(cè)病人發(fā)展為重癥、危重癥的概率和時(shí)間，以便醫(yī)生及時(shí)干預(yù)，降低患者死亡率。協(xié)助醫(yī)務(wù)人員進(jìn)行藥物效果評(píng)估，指導(dǎo)用藥。系統(tǒng)可對(duì)同一位患者用藥前后的CT圖像進(jìn)行對(duì)比分析，通過(guò)定量計(jì)算病灶在用藥前后的變化，判別藥物是否有效，指導(dǎo)臨床用藥。

日前，國(guó)防科技大學(xué)系統(tǒng)工程學(xué)院大數(shù)據(jù)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究團(tuán)隊(duì)同四川大學(xué)、電子科技大學(xué)一起，組建新冠病毒大數(shù)據(jù)交叉學(xué)科研究平臺(tái)，助力新型流行病研究和防控，給多個(gè)省份和國(guó)家有關(guān)部委等提供了8份數(shù)據(jù)分析報(bào)告和決策建議報(bào)告，為防控和戰(zhàn)勝疫情貢獻(xiàn)出了科學(xué)智慧。國(guó)防科技大學(xué)系統(tǒng)工程學(xué)院大數(shù)據(jù)與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究團(tuán)隊(duì)基于新冠病毒大數(shù)據(jù)交叉學(xué)科研究平臺(tái)，利用海量多源異構(gòu)大數(shù)據(jù)，結(jié)合疫情發(fā)生發(fā)展規(guī)律，對(duì)人群流動(dòng)及傳播風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了綜合建模和分析，為政府決策提供了參考依據(jù)。特別是團(tuán)隊(duì)通過(guò)分析春運(yùn)期間人口流動(dòng)大數(shù)據(jù)，建立起疾病傳播模型，測(cè)算出了疫情擴(kuò)散蔓延階段武漢市向全國(guó)各地區(qū)的輸出人口狀況和新冠病毒感染的風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)。還有許多研究人員嘗試通過(guò)客運(yùn)數(shù)據(jù)，研判各個(gè)地區(qū)及城市的感染風(fēng)險(xiǎn)。也有學(xué)者采用“百度遷移”所提供的人口流動(dòng)數(shù)據(jù)，通過(guò)春運(yùn)期間從武漢流向全國(guó)各省市的人口規(guī)模(不包含港澳臺(tái)數(shù)據(jù))和全國(guó)感染病毒人數(shù)的可視化分布，直觀解讀兩者間的聯(lián)系。同時(shí)加以推斷，武漢封城之后，二次傳染所造成的病毒傳播將日趨占主導(dǎo)地位，傳播程度和各省市的人口密度以及管控措施等密切相關(guān)。

在2020年抗擊COVID-19疫情斗爭(zhēng)中，北京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院王惠文教授及團(tuán)隊(duì)結(jié)合2003年所做非典疫情的狀態(tài)評(píng)估和預(yù)測(cè)建模研究基礎(chǔ)，密切關(guān)注在疫情防控中存在的問(wèn)題。自1月23日起，通過(guò)各種渠道相繼提交了20多個(gè)信息和提案，例如：加強(qiáng)對(duì)密切接觸者實(shí)行隔離篩查、避免新冠肺炎疫情在醫(yī)院內(nèi)擴(kuò)散、關(guān)注醫(yī)務(wù)人員的輪崗休整、加強(qiáng)對(duì)全國(guó)各地區(qū)疫情監(jiān)控與預(yù)警工作，等等。團(tuán)隊(duì)收集和分析了COVID-19的公報(bào)數(shù)據(jù)，采用統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)新冠肺炎疫情的傳播規(guī)律進(jìn)行了預(yù)測(cè)與分析，對(duì)全國(guó)（除湖北）各地區(qū)的抗疫階段做出判斷和預(yù)測(cè)，提出了疫情防控全過(guò)程的階段劃分方法，并提交了7篇研究報(bào)告。王惠文教授接受《中國(guó)經(jīng)濟(jì)時(shí)報(bào)》專訪，發(fā)表文章《各地應(yīng)分期分批有序恢復(fù)社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)》，并被《今日頭條》等網(wǎng)絡(luò)媒體轉(zhuǎn)載；民建市委網(wǎng)站頭版刊登了她的文章《COVID-19疫情發(fā)展的狀態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)分析》，并報(bào)道了《數(shù)據(jù)會(huì)說(shuō)話：王惠文：疫情發(fā)展的狀態(tài)評(píng)估與預(yù)測(cè)研究》；民建中央網(wǎng)站也專題報(bào)道了《北京會(huì)員王惠文：用數(shù)據(jù)打贏疫情防控戰(zhàn)》。

華中科技大學(xué)同濟(jì)藥學(xué)院李華教授、沈陽(yáng)藥科大學(xué)無(wú)涯創(chuàng)新學(xué)院陳麗霞教授、軍事醫(yī)學(xué)研究院國(guó)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，系統(tǒng)性分析了新型冠狀病毒（SARS-CoV-2）基因編碼的蛋白作為主要或潛在的藥物治療靶點(diǎn)，并通過(guò)計(jì)算機(jī)虛擬篩選方法發(fā)現(xiàn)了一系列具有抗病毒、抗菌和抗炎作用的臨床藥物和天然產(chǎn)物對(duì)不同的靶蛋白表現(xiàn)出很高的親和力，為新型冠病毒感染性疾?。–OVID-19）的治療提供了新的可能。研究成果在線發(fā)表在SCI雜志《藥學(xué)學(xué)報(bào)》英文版(Acta Pharmaceutica Sinica B,一區(qū)),為了加速新冠病毒藥物研發(fā)，研究組還在文章中公布了所有靶點(diǎn)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)模型和篩選得到的高分潛在藥物供下載，每個(gè)藥物和靶點(diǎn)的共結(jié)構(gòu)可以應(yīng)要求發(fā)送。研究團(tuán)隊(duì)利用生物信息學(xué)和結(jié)構(gòu)基因組學(xué)的方法系統(tǒng)性分析了SARS-CoV-2所有基因編碼的蛋白質(zhì)，并且將基因序列與SARS-CoV和MARS-CoV等冠狀病毒進(jìn)行了比對(duì),通過(guò)同源建模的方法構(gòu)建了19個(gè)SARS-CoV-2蛋白和1個(gè)人類宿主的蛋白的同源結(jié)構(gòu)，基本涵蓋了對(duì)于冠狀病毒RNA復(fù)制、翻譯；結(jié)構(gòu)組成；入侵宿主細(xì)胞以及干擾宿主固有免疫等至關(guān)重要的所有蛋白靶點(diǎn)，對(duì)于進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)特異性靶向SARS-CoV-2的抑制劑提供了理論基礎(chǔ)。研究團(tuán)隊(duì)還構(gòu)建了常用的抗病毒藥物數(shù)據(jù)庫(kù)（78個(gè)化合物），包括已經(jīng)上市的、和目前正在進(jìn)行新冠病毒臨床實(shí)驗(yàn)的化合物，把這些化合物和新冠病毒的各個(gè)靶點(diǎn)都進(jìn)行了分子對(duì)接，重點(diǎn)分析目前正在進(jìn)行臨床實(shí)驗(yàn)的藥物瑞德西韋、氯喹、克立芝等。目前已知的瑞德西韋抗病毒作用機(jī)制是三磷酸活性代謝產(chǎn)物作為冠狀病毒RNA聚合酶的底物ATP類似物，摻入RNA鏈，從而阻止RNA的合成。研究團(tuán)隊(duì)的對(duì)接結(jié)果顯示瑞德西韋和RdRp具有很高親和力，和其目前抗病毒機(jī)制一致。此外，研究團(tuán)隊(duì)還發(fā)現(xiàn)瑞德西韋可能作用于宿主細(xì)胞表面II型跨膜絲氨酸蛋白酶（TMPRSS2），阻止S蛋白被TMPRSS2酶切，從而阻止S蛋白變構(gòu)介導(dǎo)的病毒與細(xì)胞膜融合，可能是瑞德西韋新的作用機(jī)制，這是一個(gè)新方向，為后續(xù)研究提供了思路。

這項(xiàng)研究收集了2020年1月1日至1月28日期間，中南醫(yī)院收治的138名新冠肺炎病例數(shù)據(jù)，其中40名（29%）醫(yī)護(hù)人員和17名（12.3%）住院病人受到院內(nèi)交叉感染。受感染的醫(yī)護(hù)人員中，31人在普通病房工作，7人在急診部門(mén)，2人在重癥監(jiān)護(hù)室。 武漢中南醫(yī)院的這項(xiàng)單中心病例分析成果，清楚闡釋了新冠肺炎的臨床特征和治療經(jīng)驗(yàn)，為抗“疫”阻擊戰(zhàn)取得進(jìn)一步勝利打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。同時(shí)，研究證明“超級(jí)傳播者”存在的可能性和病毒不可小覷的侵襲力，全員警戒一刻不容松懈，尤其要求一線的醫(yī)護(hù)戰(zhàn)士得到最嚴(yán)格的防護(hù)武裝。

該系統(tǒng)直接切入湖北省隨州市曾都區(qū)的實(shí)際情況，讓當(dāng)?shù)?5萬(wàn)居民通過(guò)手機(jī)主動(dòng)報(bào)告自己近期密切接觸的人員。系統(tǒng)基于曾都區(qū)既往和每日更新的確診病人、疑似病人、發(fā)熱病人及其密切接觸人員的信息進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，進(jìn)而關(guān)聯(lián)挖掘出高風(fēng)險(xiǎn)人員。系統(tǒng)從廣大居民端而非僅從患者端入手排查密切接觸者，以居民自發(fā)填寫(xiě)、及時(shí)反饋取代疾控人員和社區(qū)干部面對(duì)面調(diào)查登記、事后反饋，變“要我報(bào)告”為“我要報(bào)告”，極大削減了疫情防控期間工作人員的工作量；系統(tǒng)還為居民提供實(shí)時(shí)健康提示功能，使其在第一時(shí)間得知密切接觸情況變化并及時(shí)做好防護(hù)；同時(shí)，系統(tǒng)還擴(kuò)大了接觸人員排查層級(jí)，通過(guò)用戶之間的關(guān)聯(lián)及時(shí)掌握“密切接觸者的密切接觸者”，為疾控工作擴(kuò)大防線、跟進(jìn)措施提供了高效信息支撐。