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堅決打贏疫情防控和經濟社會發展兩場硬仗，需要強有力的科技支撐。2月29日，河南省新型冠狀病毒防控應急科研攻關項目啟動會在鄭州召開，圍繞當前疫情防控及企業大面積復工復產等方面需求，我省啟動實施了第二批新型冠狀病毒防控應急攻關項目，共計6個專題 8個項目。為了貫徹落實習近平總書記重要講話精神和省委、省政府關于統籌推進新冠肺炎疫情防控和經濟社會發展工作的安排部署，省科技廳圍繞我省當前疫情防控及企業大面積復工復產等方面需求，組織開展了第二批應急攻關項目征集評審工作。本批次共征集到項目20個，經省防控指揮部科研工作組、相關部門以及專家的現場調研、篩選、評審，最終對防控設備、疫苗研發、醫療廢物處置、防控信息技術、診斷試劑、中藥制劑等6個專項8個項目正式立項。駝人集團董事長王國勝在會上展示了防護頭罩、口罩、防護服等攻關專項階段性成果據了解，第二批項目的凝練堅持需求導向，主要是針對解決疫情防控的突出問題來進行研究謀劃：一是針對大面積復工復產復學人員篩查監測和流動風險防控問題。鄭州安圖生物工程股份有限公司承擔的“新冠/甲流/乙流核酸快速聯檢系統研制及其在疫情監測中的應用”項目，針對目前新型冠狀病毒核酸檢測不利于大范圍推廣和大批量快速應用的現狀，研發快速聯檢系統，從樣本到檢測結果全自動完成，無需核酸專用實驗室，并能一次檢測實現甲流、乙流和新型冠狀病毒區分，可應用于基層、急診臨床的新冠病毒檢測，便于分流管理和監控疫情。鄭州方欣生物科技有限責任公司承擔的“冠狀病毒快速檢測試劑研制”項目，從新冠病毒感染的病原學檢測、特異性酶和特異性抗體方面入手，著力提供一種有效、經濟的檢測工具，可應用于早期診斷、確診病人的免疫學應答、無癥狀病人的篩查、隔離和醫學觀察人群的監控、復工復學等大面積人群的篩查。鄭州大學第二附屬醫院承擔的“基于二代測序的新型冠狀病毒變異、毒力分析及疫情監控研究”項目，將對新型冠狀病毒的全序列進行測序，分析新型冠狀病毒基因變異情況，建立病毒基因組數據庫，根據病毒樣本基因變異情況和毒力估計進行分析研判，為疫情監控和預警提供重要參考信息，也可為新型冠狀病毒疫苗開發、抗病毒藥物篩選提供依據。鄭州大學承擔的“復產復工人員流動的疫情風險態勢仿真推演與智能精準防控平臺建設”項目，旨在突破復產復工人員流動的疫情風險智能精準管控關鍵技術，揭示人群流動行為對新型冠狀肺炎感染影響的風險評估計算模型和態勢演化規律，并在此基礎上研制智能信息化系統，形成嚴密有效的全社會智能化、精準化疫情防控機制。二是針對解決疫情一線防護服緊缺問題。河南省醫療器械檢驗所承擔的“可重復使用醫用防護服的研制”項目，旨在開發適用于新型冠狀病毒防護的可重復使用醫用防護服，破解防護服短缺困局，同時與駝人集團的新型防護面罩以及子任醫療、亞都實業、華西衛材等企業產學研緊密結合，解決一次性防護服防護級別低、供應不及時導致醫護人員感染等弊端，讓我國醫療機構隨時可以建立醫療防護安全網絡屏障。三是針對下一步治療、預防工作所亟需的有效藥物和疫苗開展研發。河南中醫藥大學承擔的“適宜于新冠肺炎醫學觀察期的中藥制劑研究”項目，旨在根據新冠肺炎醫學觀察隔離人員、康復期患者及高風險崗位人員的中醫分型特點，研制相應中藥制劑，為下一步治療和防控工作提供持續支撐。華蘭生物疫苗有限公司承擔的“新型冠狀病毒肺炎疫苗的研究與開發”項目，將在該承擔公司已建立的Vero細胞大規模培養平臺的基礎上，研發制備新型冠狀病毒肺炎病疫苗，通過其安全性和有效性評價，向SFDA申請注冊，實現產品上市。四是針對疫情防控產生的醫療廢物無害化處理技術難題。鄭州輕工業大學承擔的“醫療廢物無害化應急處置設備及工藝的研發”項目，旨在研發醫療廢物的移動式高溫碳化爐，及時、高效、無害化處置新冠肺炎疫情期間產生的醫療廢物，避免醫療廢物轉移運輸過程中可能造成的病毒擴散，有效防止疾病傳播，并對高溫碳化后的主要產物實現資源化利用。各項目承擔單位代表在會上匯報了所承擔的新型冠狀病毒防控應急攻關項目進展情況省科技廳負責同志表示，當前疫情防控到了最吃勁的關鍵階段，希望各攻關項目承擔單位及科研人員要切實增強使命感和緊迫感，展現科技擔當，體現科技作為，以應用為標準，以實戰為方向，以解決應急之需為首要，確?！靶枨髞碜砸痪€，成果用到一線”，把論文寫在抗擊疫情的第一線，把研究成果應用到戰勝疫情中。要弘揚科學精神，遵循科學規律，遵守科研規范，嚴格審批程序，在科技攻關中既強調特事特辦、急事急辦，又堅持合法合規、科學嚴謹，加強相關研究的倫理審查和知情同意，確?？蒲泄リP在安全合規的前提下加快推進。省科技廳將全力為項目實施的各方提供好服務保障，對于階段性績效目標完成較好、在疫情防控一線應用效果明顯的項目，會同財政部門及時安排撥付后續經費，充分保障攻關之需。

本發明公開了一種以智能物流叉車為載體的碳排放智能監控和減排系統，包括能讀取物流中心訂單數據庫中訂單信息的碳排放智能減排監控系統、設于智能物流叉車上的智能物流叉車硬件終端，智能物流叉車硬件終端包括：碳排放檢測裝置、ＧＰＳ定位裝置及能控制智能物流叉車動作的中央處理器，中央處理器能將碳排放量信息與位置信息發送給碳排放智能減排監控系統；碳排放智能減排監控系統能根據碳排放量信息與位置信息、并以低碳節能的執行原則將訂單分配給中央處理器，又能自動規劃出叉車最優作業路徑，中央處理器會根據最優作業路徑及分配訂單進行作

本項目屬于醫藥衛生領域應用技術類研究成果，主要研究胎兒結構異常超聲篩查策略、轉診體系以及超聲診斷新技術指標。設計多中心前瞻性隊列研究，依據四川省人口出生特點及四川省衛生廳備案具備產前診斷資質的醫療機構情況，納入四川省內6個省、市級產前診斷機構（四川大學華西第二醫院、四川省婦幼保健院、成都市婦幼保健院、宜賓市第二人民醫院、攀枝花市婦幼保健院、德陽市人民醫院）產前檢查孕婦人群，以初步建立地域為特點的胎兒結構異常超聲篩查策略、轉診體系。深入探討超聲診斷新技術指標，包括建立四川省胎兒超聲軟指標參考值范圍，為臨床科學決策提供數據依據；初步建立早孕期超聲篩查技術規范；對相關高危人群進行胎兒針對性檢查，初步建立針對性胎兒超聲心動圖檢查技術規范及針對性胎兒神經系統超聲檢查技術規范，合理應用醫療資源，提高全省產前超聲醫師診斷技能；建立超聲監測胎兒心功能評價宮內治療胎兒心律失常的方法，探討超聲引導胎兒臍靜脈穿刺技術應用。

  在該研究的訓練組和驗證組人群中，CRC診斷模型和預后預測模型均表現出了令人滿意的效果。在訓練組和驗證組的人群中，該診斷模型準確率均達到96%，并且在驗證組中該模型診斷敏感性達87.9%，特異性達89.6%，相對于目前臨床常用的結直腸癌血清標志物癌胚抗原CEA的準確率為67%，診斷準確度大幅度提高。在對患者預后預測的準確性方面，根據ctDNA甲基化標志物預后預測模型計算得到聯合預后評分指數（cp-score）對患者的預后預測的準確性要明顯高于臨床常用的預后指標，如腫瘤原發部位、TMN分期、CEA等。而將cp-score與這些常規預后指標結合以后，對患者預后預測的準確性還能夠得到進一步的提高，在訓練組患者中對預后預測的準確性達到82%，在驗證組患者中對預后預測的準確性達到87%。對預后的準確預測，可很好的指導醫生對不同的患者進行更為個體化的精準治療，例如對預后不佳者避免給予過度的治療，而對復發高?；颊邉t給予更為積極的輔助治療等。? 研究團隊還在前瞻性隊列中驗證了單個ctDNA甲基化標志物在結直腸癌篩查中的價值。通過對1493例結直腸癌高危人群同時進行的腸鏡篩查和血漿ctDNA甲基化檢測結果進行比較，顯示ctDNA甲基化標志物可檢測出26例早期腸癌患者，26例進展期腺瘤（癌前病變），對腫瘤的檢出敏感性達89.7%，特異性達86.8%，對進展期腺瘤的檢出率敏感性達33.3%，敏感性和特異性均較現有的無創篩查方法有所提高。這一研究結果對于優化結直腸癌篩查，具有重要的意義，有非常廣闊的應用前景。       徐瑞華教授團隊的這項成果是我國科學家在腫瘤液體活檢領域又一項具有國際領先水平的重大突破，不僅為CRC的篩查提供了新的方法，也為CRC的精準診治提供了重要的參考。目前該團隊仍在積極開展ctDNA分子標志物在其他腫瘤篩查、診斷、預后預測、靶向藥物篩選等方面的基礎和轉化研究，為發現更多的早期腫瘤患者，進一步改善患者的療效和預后，提供更多、更有力的工具和手段。

快速診斷COVID-19是控制大流行的關鍵。本項目通過對新冠患者、健康人、醫護人員、上呼吸道感染（非新冠）的呼出氣中揮發性有機物進行了篩查。通過數據分析，發現新冠患者呼出氣中存在有別于健康人和其他患者的特征性有機化合物（VOC）生物標志物。呼出氣的采集只需1-2分鐘內完成，一次性耗材，無交叉污染。通過GC-IMS、PTR-MS或其它定制的VOC傳感器可以快速實現對患者的新冠篩查，全程無需任何生物檢測試劑，專業技術要求低，簡單無創、費用低廉，初步數據顯示相對于核酸檢測該方法的靈敏度和特異性均能達到90%。本發明的方法無論是采集呼出氣樣本后進行離線分析，還是通過被測者直接面向儀器呼氣的在線分析，都操作簡便，且呼出氣樣本純凈無需預處理即可進行分析，大大縮短了篩查時間，如利用GC-IMS在5分鐘以內即可完成整個篩查過程，若使用PTR-MS則可以縮短至1分鐘以內。本發明方法實現了通過呼出氣進行新型冠狀病毒感染的快速篩查，能夠方便快捷地為入境人員檢測和公共衛生管理等工作提供指導依據。同時，通過實時監測特定的VOC種類，可以實現對公共場所環境中是否有新冠患者進行預警。 該項目已經完成了前期測試驗證， 對60位受試者進行了測試，包括10名新冠患者，21名健康人，7名肺癌患者，22名上呼吸道感染患者（非新冠患者）以及相關背景。?本發明旨在提供一種基于呼出氣揮發性有機物（VOC）的新型冠狀病毒感染的快速篩查方法，從而可以無創、快速篩查被檢測對象是否感染了新型冠狀病毒，該方法可用于海關入境、公共場所、社區醫院等場景的新型冠狀病毒感染的篩查，也可以用于大量的流行病的調查篩查。此外，通過實時監測特征性的VOC種類，可以實現對公共場所是否存在新冠患者進行預警，保障空氣的生物安全，減少避免新冠傳播。

快速診斷COVID-19是控制大流行的關鍵。本項目通過對新冠患者、健康人、醫護人員、上呼吸道感染（非新冠）的呼出氣中揮發性有機物進行了篩查。通過數據分析，發現新冠患者呼出氣中存在有別于健康人和其他患者的特征性有機化合物（VOC）生物標志物。呼出氣的采集只需1-2分鐘內完成，一次性耗材，無交叉污染。通過GC-IMS、PTR-MS或其它定制的VOC傳感器可以快速實現對患者的新冠篩查，全程無需任何生物檢測試劑，專業技術要求低，簡單無創、費用低廉，初步數據顯示相對于核酸檢測該方法的靈敏度和特異性均能達到90%。

構建仿生嗅覺系統、通過分析呼出氣體的成分來識別早期的肺部纖維化病變。依據的理論基礎是人體新陳代謝的部分產物在肺泡通過氣體交換出現在呼出氣體中，所以呼出氣體中的成分可反映機體代謝和病理狀況。