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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、軍事醫學研究院國家應急防控藥物工程技術研究中心李行舟研究員等組成聯合攻關小組，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)在病毒基因組復制及逃避宿主抗病毒天然免疫中發揮重要作用，是藥物開發的良好靶點。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，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，也將繼續進行深入的抗新冠病毒活性測試，為后續抗新冠病毒肺炎藥物的基礎和臨床研究提供更多指導信息。

病毒的快速、靈敏檢測可以縮短疑似病例數量和病人隔離期，更短時間內篩查更多疑似病例，具有重要臨床和公共衛生價值。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、高靈敏光譜、單分子成像解決當前新冠檢測面臨的難題。 在以往工作的基礎上，秦培武與羅徹斯特理工杜可教授合作開發基于Cas12a反應的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，達到高靈敏、高通量、高特異新冠病毒檢測，將CRISPR反應體系封裝到載玻片作為檢測試劑盒使用，加入病毒后產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。 本項目還將開發病毒檢測試紙，將CRISPR反應系統溶解風干到試紙上。新冠病人咽拭子樣品經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，實現二級精準新冠病毒核酸檢測。

“現階段醫生需要在大量影像數據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，針對臨床的現實需求，團隊將設計目標定位于“肺炎分類鑒別”和“關鍵病灶檢測”兩大功能，前者是為區別健康狀態、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域。針對這些需求，團隊設計診斷算法模型，讓機器利用模型進行訓練，學習不同類型肺炎在CT影像表現上的不同特征，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難題。“小樣本學習”即在較少訓練數據樣本的條件下進行機器學習。在疫情發生前期，能夠獲取的新冠肺炎影像數據相對較少，且由于一線影像醫生任務繁重，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域有大有小，且往往大中小病灶區域面積懸殊，如何使算法能同時檢測大、中、小各個目標是另一大難題。團隊利用神經網絡的層次性特點與病灶區域的大小進行對應，“網絡的底層關注細節，即小病灶區域，而網絡中層到高層所關注的病灶區域則越來越大，因此模型通過不同層次的加權和融合，最終便能達到同時檢測大小病灶區域的目標。”薛向陽解釋道。“不過，即便有診斷‘神器’，影像科醫生也是不可替代的。”薛向陽說，人是復雜的機體，病毒在不同人體內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，仍需要影像醫生的經驗和智慧。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用緊密結合。無論是機器學習數據，還是測試評估數據，都來源于臨床真實病例。在算法模型定型過程中，為了檢驗模型的準確率和泛化性，團隊也利用現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股份有限公司聯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勢是“快”，可在15分鐘內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。實驗結果顯示，新型試劑盒檢測限、靈敏度、線性系數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，實現疑似患者的快速診斷和密切接觸人群的現場篩查。 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、細胞應答交叉科學中心相關專家在內的聯合攻關團隊。他們分別采用聚集誘導發光（AIE）、量子點、膠體金等技術，突擊開展新型冠狀病毒快速診斷技術及其試劑盒的研發，成功研發出新型冠狀病毒快速檢測新技術。

復旦大學附屬中山醫院呼吸科是我國無創通氣的先行者，在無創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驗，由時任呼吸科主任鈕善福教授帶領團隊一起研發了適應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、深圳市第三人民醫院和養生堂旗下北京萬泰生物藥業股份有限公司共同研發的新冠病毒抗體檢測試劑盒（雙抗原夾心酶聯免疫法）經臨床驗證，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、采樣復雜、敏感性不高、需要高等級生物安全措施等。

浙江工業大學張文教授團隊正攻關浙江省科技廳關于2019-nCoV應急科研項目，與浙江省疾病預防控制中心合作，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。 張文團隊早在2014年開始，就陸續開展針對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。他們發現，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化酶II，ACE2）結合，以內吞的形式進入宿主細胞，形成胞內體，在這過程中刺突蛋白被組織蛋白酶活化。由于胞內體pH值下降致使病毒包膜與胞體內膜的融合，并將病毒遺傳基因RNA釋放到胞漿中，然后進行RNA轉錄、復制和轉錄。新的病毒RNA被轉運至內質網、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和結構蛋白組裝并發芽成囊泡；囊泡被轉運到細胞表面并在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，導致病毒膜與宿主細胞質膜融合。TMPRSS2在高爾基體或質膜上，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會干擾干擾素誘導的跨膜蛋白（IFITMs）對SARS-CoVS的抑制作用，IFITMs是一類干擾素誘導的宿主細胞蛋白，可抑制幾種包膜病毒進入。 所獲得的證據表明，TMPRSS2在SARS-CoV感染中發揮著重要作用。團隊前期研究發現TMPRSS2基因組里有一段序列能特異性地與團隊優選的合成小分子先導化合物作用，下調TMPRSS2基因表達，從而在宿主細胞中能抑制病毒復制、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的研究進程，爭取在2020年3月-12月在新結構分子和老藥篩選方面有階段性實質成果，為疫情防控阻擊戰貢獻工大力量。

2月21日凌晨，西湖大學周強研究團隊在論文預印本網站BioRxiv再次發文，報道新冠病毒表面S蛋白受體結合結構域與細胞表面受體ACE2全長蛋白（以下簡稱ACE2）的復合物冷凍電鏡結構，揭開了新冠病毒入侵人體細胞的神秘面紗。研究發現，新冠病毒感染人體細胞的關鍵在于冠狀病毒的S蛋白與人體ACE2的結合。準確地說，是S蛋白“劫持”了原本是控制血壓的ACE2，通過與它的結合入侵人體。一個人體細胞的蛋白，怎么會與病毒發生聯系？西湖大學特聘研究員陶亮用了一個形象的比喻：“如果把人體想象成一間房屋，把新冠病毒想象成強盜，那么，ACE2就是這間房屋的‘門把手’；S蛋白抓住了它，病毒從而長驅直入闖進人體細胞。”雖然S蛋白和ACE2是敵我雙方接觸的最前線，但在此次疫情暴發前，科學家們從未看清ACE2的全貌及ACE2與新冠病毒S蛋白的相互作用。兩天前，周強實驗室在世界范圍內率先報道了ACE2的高分辨三維空間結構，這一次，他們進一步解析出ACE2與新冠病毒S蛋白受體結合結構域的復合物結構。

近日，南科大“人流大數據和AI驅動的新型冠狀病毒（COVID-19）傳播建模預測和模擬推演平臺”內測版本正式推出（下簡稱“推演平臺”）。該平臺可實現在城市尺度上，基于人流移動的新型冠狀病毒傳播感染情況的細粒度預測和模擬，為有關部門制定不同的隔離和公共防疫政策（如封閉特定城市區域或道路）提供參考。新型冠狀病毒的感染傳播與人流移動存在密不可分的關聯。現階段的多數研究只停留在簡單的相關性分析以及基于全國地圖的數據可視化階段，缺乏在城市尺度上、針對人流移動的細粒度深度分析，更缺乏基于人流移動的傳播模擬推演模型以及潛在感染源和風險區域的挖掘模型。隨著復工潮的來臨，戰“疫”面臨新的挑戰。南方科技大學科研部、工學院、計算機科學與工程系（下簡稱“計算機系”）和南方科技大學-東京大學超智慧城市聯合研究中心緊急組織科研力量，成立“新型冠狀病毒傳播建模預測項目組”，由計算機系副教授宋軒擔任負責人，迅速啟動針對新型冠狀病毒傳播感染的“大數據分析和AI建模推演平臺”研發工作。該平臺是一個針對新型冠狀病毒傳播的大數據分析和AI建模平臺（如圖1），其中預測和模擬推演模型完全由數據驅動，需要使用人流大數據進行訓練和優化。數據擁有單位只要將人流大數據輸入平臺，平臺即可以自動完成模型迭代訓練，并輸出相關的預測和模擬推演的可視化結果。其預測和模擬推演的精度由模型訓練數據的質量、精細度和覆蓋度決定。平臺后續期待更多單位（如GPS軌跡數據、CDR數據等人流大數據擁有單位）參與進來，共同完善該平臺。推演平臺通過整合、處理和分析各類多模態人流移動和出行大數據，結合新一代的人工智能技術，完成對新型冠狀病毒的傳播和感染人群細粒度建模，從而實現在城市區域內細粒度預測、模擬和動態推演傳播感染情況。平臺可實現的基本功能主要有以下幾個方面：一是建立新型冠狀病毒和人流移動的映射模型，包括傳染概率確定/潛伏期分析/傳染代數分析等；二是分析隱藏病患，由于疾病傳播為鏈式，可以根據缺失軌跡鏈反推出尚未確診的疑似病患；三是分析風險人群，可根據病患軌跡尋找可能有接觸的風險人群，提前預警；四是挖掘潛在病原地，分析病人間的軌跡交叉點確認潛在的未知病原地（如圖3）。在以上功能基礎上，平臺可以實現設定不同的公共防疫政策（如封閉城市內的高風險感染區域），在城市尺度上，動態推演和模擬在這些政策下的城市傳播感染情況，從而幫助相關部門制定更為高效的隔離和公共防疫政策（如圖4）。