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2019年12月，在中國湖北省武漢市確認了一群原因不明的肺炎患者感染了一種新型冠狀病毒，即2019-nCoV，這是以前在人類或動物中未發現的。流行病學證據提示大多數這些患者去過武漢當地的海鮮市場，并且從這些患者中獲得的病毒的基因序列與蝙蝠中鑒定的高度相似。由于相似，該病毒隨后被重命名為SARS-Cov-2，它是Sarbecovirus亞種（Beta-CoV譜系B）的成員。一些研究人員發現SARS-Cov-2對人類呼吸道受體具有很強的親和力，這暗示了對全球公共健康的潛在威脅。先前的研究顯示了2019年新型冠狀病毒病（COVID-19）的患者的臨床特征以及人對人傳播的證據，但是對于無癥狀感染患者是否能傳播新冠肺炎的數據有限。2020年2月25日，南京醫科大學胡志斌及易永祥共同通訊在預印版平臺medRxiv 在線發表未經同行評審的題為”Clinical Characteristics of 24 Asymptomatic Infections with COVID-19 Screened among Close Contacts in Nanjing, China“的研究論文，該研究的目的是通過密切接觸者篩查24例無癥狀感染的臨床特征，并顯示無癥狀COVID-19病毒攜帶者的傳播潛力。通過流行病學調查，該研究觀察到對同居家庭成員的典型無癥狀傳播，甚至導致嚴重的COVID-19肺炎。總而言之，該研究發現無癥狀攜帶者可導致人對人的傳播，應將其視為COVID-19感染的來源。 因此，通過多重核酸篩查嚴格監測近距離接觸以遏制潛在暴發，具有重要的公共衛生意義。自我保護的指導，密切接觸的主動隔離（無論是在家中還是集中式）都應不斷強調。最后，該研究還建議對出院的COVID-19患者進行隔離和新冠病毒核酸檢測。2019年12月，在中國湖北省武漢市確認了一群原因不明的肺炎患者感染了一種新型冠狀病毒，即2019-nCoV，這是以前在人類或動物中未發現的。流行病學證據提示大多數這些患者去過武漢當地的海鮮市場，并且從這些患者中獲得的病毒的基因序列與蝙蝠中鑒定的高度相似。由于相似，該病毒隨后被重命名為SARS-Cov-2，它是Sarbecovirus亞種（Beta-CoV譜系B）的成員。一些研究人員發現SARS-Cov-2對人類呼吸道受體具有很強的親和力，這暗示了對全球公共健康的潛在威脅。由于新病例的迅速增加，2019年冠狀病毒病（covid-19）很快引起了全球關注。新型冠狀病毒感染被認為是從動物傳播的，到2020年1月，懷疑最初受感染的患者是通過人與人之間的傳播感染了該病毒。自2020年1月以來，covid- 19種病毒已經升級，該病毒已迅速傳播到中國大部分地區和其他國家。截至2020年2月18日，中國報告了72436例確診的COVID-19和1868例死亡人數。這些數字每天都會更新，而且預計還會進一步增加。先前的研究顯示了2019年新型冠狀病毒病（COVID-19）的患者的臨床特征以及人對人傳播的證據，但是對于無癥狀感染患者是否能傳播新冠肺炎的數據有限。這項研究的目的是通過密切接觸者篩查24例無癥狀感染的臨床特征，并顯示無癥狀COVID-19病毒攜帶者的傳播潛力。于2020年1月28日至2月9日在中國江蘇省南京市的社區對所有密切接觸的COVID-19患者（或疑似患者）進行流行病學調查。通過測試咽拭子樣品的核酸，無癥狀攜帶者在實驗室確認為COVID-19病毒陽性。該研究發現，24例無癥狀病例在核酸篩查前均未出現任何明顯癥狀。五例（20.8％）在住院期間出現癥狀（發燒，咳嗽，疲勞等）。 12例（50.0％）病例顯示了典型的毛玻璃胸CT圖像，其中5例（20.8％）肺部出現陰影，其余七例（29.2％）病例CT圖像正常，住院期間無任何癥狀。這七個病例比其余的病例更年輕。24例均未出現嚴重COVID-19肺炎或死亡。為從陽性核酸檢測第一天到連續陰性檢測第一天的間隔，中位數為9.5天（在24例無癥狀病例中，最長為21天）。通過流行病學調查，該研究觀察到對同居家庭成員的典型無癥狀傳播，甚至導致嚴重的COVID-19肺炎。總而言之，該研究發現無癥狀攜帶者可導致人對人的傳播，應將其視為COVID-19感染的來源。 因此，通過多重核酸篩查嚴格監測近距離接觸以遏制潛在暴發具有重要的公共衛生意義。最后，該研究還建議對出院的COVID-19患者進行隔離和新冠病毒核酸檢測。

南京工業大學計算機科學與技術學院史本云教授團隊聯合香港浸會大學計算機科學系與中國疾病預防控制中心寄生蟲病預防控制所（國家熱帶病研究中心）共建的智能化疾病監控聯合實驗室，及時搜集疫情相關信息，追蹤相關數據，運用多源異構數據驅動的傳染病學模型和分析方法，針對武漢（新冠肺炎發源地）、北京、天津（京津冀地區）、深圳（粵港澳大灣區）、杭州和蘇州（長三角經濟區）6座典型城市，開展了新冠肺炎疫情的回顧性分析和趨勢預判，精準評估了不同復工場景下的疫情風險和經濟損失。該研究針對新冠肺炎疫情發展期、控制期和恢復期的不同階段，以及不同城市的傳播特點（本地傳播為主/輸入病例為主），綜合考慮了各個城市內不同年齡段的人口分布和不同人群（如學生、上班族和老人）的接觸強度、接觸時長等，設計了居家場所、學校場所、工作場所和公共場所4種主要接觸場景。通過結合城市間的人口流動數據，構建了數據驅動的傳染病動力學模型，對不同城市不同干預手段下的疫情走勢進行了評估。在此基礎上，研究人員結合不同城市的GDP增長預期和產業結構，基于對未來數日各城市疫情走勢的研判，對下一階段有序推動恢復正常生產提出了若干建議并進行了相應的經濟損失評估。據悉，該研究成果和建議已經通過國務院參事提交國家相關部門。

2020年2月25日，華中科技大學胡波等團隊在預印版平臺medRxiv 發表未經同行評審的題為”Neurological Manifestations of Hospitalized Patients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective case series study“的研究成果。 該研究從2020年1月16日至2020年2月19日收集數據，214名住院患者，實驗室確診為冠狀病毒2（SARS-CoV-2）感染，診斷出嚴重的急性呼吸道綜合癥。在研究的214位患者中，有88位（41.1％）為重度患者，有126位（58.9％）為非重度患者。 該研究發現，與非嚴重的COVID-19患者相比，嚴重的患者通常具有神經系統癥狀，表現為急性腦血管疾病，意識障礙和骨骼肌癥狀。因此，對于COVID19患者，除了呼吸系統癥狀外，醫生還應密切注意任何神經系統表現。

2020年2月3日，復旦大學張永振團隊在Nature 在線發表題為“A new coronavirus associated with human respiratory disease in China”的研究論文，該研究報告了一名在海鮮市場上工作的患者，該患者于2019年12月26日入住武漢市中心醫院，患有嚴重的呼吸系統綜合癥，包括發燒，頭暈和咳嗽。支氣管肺泡灌洗液樣品的基因組RNA測序，鑒定了一種新型的RNA冠狀病毒，在此稱為為WH-Human-1冠狀病毒（也是后面稱為的2019-CoV）。 

西安電子科技大學計算機科學與技術學院智能軟件與系統新技術研究所副教授張亮團隊依托上海瑞金醫院、西安交通大學第二附屬醫院等的新冠肺炎疑似、確診患者肺部CT影像，通過綜合分析新冠肺炎患者的肺部CT影像特點（磨玻璃、體積大小、位置等特征），張亮團隊加快技術攻關，設計開發了基于深度學習的新型冠狀病毒的早期檢測篩查模型系統。

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深圳大學、深圳市第三人民醫院等共同研制的單人份化學發光新冠病毒抗體檢測試劑盒，日前在深圳市第三人民醫院成功測試。該試劑盒采用血清或血漿作為檢測樣本類型，可降低醫護人員被感染風險，22分鐘即可得到檢驗結果。 本次研發試劑盒采用血清或血漿作為檢測樣本類型，血液樣本采集便捷。一般血液樣本含毒量低或者不含病毒，可以降低醫護人員被感染風險。同時，該試劑盒省去樣本在實驗室檢驗時的復雜處理程序，操作簡單，也能緩解當前巨大的臨床診療壓力。

目前新冠病毒疑似病例的核酸檢測使用的樣本采集多為上呼吸道樣本（咽拭子為主），采集過程對于醫護人員暴露風險極大。本次研發的化學發光新型冠狀病毒IgM和IgG抗體檢測試劑盒采用血清或血漿作為檢測樣本類型，血液樣本采集便捷，一般血液樣本含毒量低或者不含病毒，可以大大降低醫護人員被感染風險。同時省去樣本在實驗室檢驗時的復雜處理程序，22分鐘即可得到檢驗結果，操作簡單，能保護醫護人員安全同時也能極大緩解當前巨大的臨床診療壓力。深大醫學部副主任陳心春強調，此次研發的檢測試劑盒是檢測病人對于感染病毒免疫反應產生的抗體，不是檢測病毒本身（比如病毒核酸）。該試劑盒已在深圳市第三人民醫院（國家感染性疾病臨床研究中心）完成了30例新冠病毒肺炎患者血液樣本的檢測，初步臨床試驗結果顯示：發熱7-14天病人血清/血漿樣本IgM臨床符合率96.6%（29/30），IgG臨床符合率96.6%（29/30）。研究人員著手收集更多的臨床樣本進行大規模驗證，相關試劑盒正在申請綠色通道，申報CFDA證書。

南方科技大學生物系副教授王冠宇研究團隊、醫學院教授張健研究團隊聯合深圳大學總醫院李海鷹研究團隊初步篩選出一批新型冠狀病毒棘突蛋白(spike glycoprotein)潛在抑制劑，相關成果發布在預印版平臺Research Square。   研究表明，新冠病毒利用其包膜上的棘突蛋白識別人類細胞膜受體蛋白ACE2，從而侵染人類細胞，引發嚴重的呼吸道感染癥狀。阻止病毒棘突蛋白與人類受體蛋白ACE2相互作用是研發有關藥物、抗體和疫苗的重要方向。 新冠病毒棘突蛋白抑制劑篩選策略 聯合研究團隊為加快有關抑制劑的發現，采用“老藥新用(Drug repurposing)”的策略，以公開的RBD-ACE2復合物晶體結構為靶點，通過同源建模(Homology Modeling)、計算機輔助藥物設計(Computer-aided drug design, CADD)和虛擬篩選(Virtual screening)等計算生物學方法，篩選了近15000個小分子化合物。這些化合物包含Drugbank化合物庫中所有的FDA批準藥物，以及TCMSP化合物庫中的天然活性產物。研究團隊將這些化合物與病毒棘突蛋白受體結合結構域進行分子對接，發現一批結合非常緊密的化合物，如Digitoxin,Nilotinib,Lemborexant，Raltegravir,Bisindigotin和 Evodiamine等。  Digitoxin與棘突蛋白結合模式圖 Bisindigotin與棘突蛋白結合模式圖