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新冠病毒在體內的改變模式的研究
2020年2月19日，中山大學團隊與廣東疾病預防控制中心聯手在國際頂級醫學期刊新英格蘭醫學雜志NEJM 在線發表題為"SARS-CoV-2 Viral Load in Upper Respiratory Specimens of Infected Patients"的研究。 該研究分析了從17例有癥狀患者獲得的鼻拭子和咽拭子中的病毒載量與任何癥狀發作日的關系。癥狀發作后不久就檢測到較高的病毒載量（與Ct值成反比），鼻子中的病毒載量高于喉嚨。研究分析表明，感染SARS-CoV-2的患者的病毒核酸改變模式與流感的患者相似，并且看起來與感染SARS-CoV的患者不同。在無癥狀患者中能檢測到病毒載量，與有癥狀患者相似，表明無癥狀或癥狀輕微患者的傳播潛力。 這些發現與有關傳播可能在感染過程中早期發生的報道相一致，這表明病例的發現和隔離可能需要與控制SARS-CoV所需要的策略不同的策略。對口咽中癥狀很少或沒有癥狀且可檢測病毒RNA水平適中的患者至少持續5天的鑒定表明，需要更好的數據來確定傳播動態并為我們的篩查實踐提供信息。 2020年2月19日，中山大學團隊與廣東疾病預防控制中心聯手在國際頂級醫學期刊新英格蘭醫學雜志NEJM 在線發表題為"SARS-CoV-2 Viral Load in Upper Respiratory Specimens of Infected Patients"的研究。 該研究分析了從17例有癥狀患者獲得的鼻拭子和咽拭子中的病毒載量與任何癥狀發作日的關系。癥狀發作后不久就檢測到較高的病毒載量（與Ct值成反比），鼻子中的病毒載量高于喉嚨。研究分析表明，感染SARS-CoV-2的患者的病毒核酸改變模式與流感的患者相似，并且看起來與感染SARS-CoV的患者不同。在無癥狀患者中能檢測到病毒載量，與有癥狀患者相似，表明無癥狀或癥狀輕微患者的傳播潛力。
中山大學
2021-04-10
新冠病毒檢測試紙和試劑盒
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。
清華大學
2021-04-10
新冠病毒抗體檢測試劑盒
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。
南開大學
2021-04-10
新冠病毒抗體檢測試劑盒
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。
廈門大學
2021-04-10
新冠病毒如何侵染人體細胞的研究
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。
西湖大學
2021-04-10
新冠病毒傳播建模預測和模擬推演平臺
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）。
南方科技大學
2021-04-10
醫院病房空氣中檢出新冠病毒的研究
根據《新型冠狀病毒肺炎流行病學特征分析》報告，截至2月11日，共有3019名醫務人員感染了新型冠狀病毒（包括確診病例、疑似病例、臨床診斷病例及無癥狀感染者，其中確診病例1716名）。新冠肺炎來勢洶洶，眾多醫護人員依然奮戰在臨床一線參與救治。然而，新冠病毒的高傳播風險和感染率為醫院防控和醫護人員的防護提出了新的挑戰。吉林大學第一醫院華樹成教授團隊，采集了吉林大學第一醫院隔離病房、發熱門診、導診臺等處空氣、物表、門把手等樣本，以及密切接觸新冠患者的醫護人員樣本，使用RT-PCR法對樣本中的新型冠狀病毒核酸進行了檢測。2月27日，該研究以Clinical Data on Hospital Environmental Hygiene Monitoring and Medical Staffs Protection during the Coronavirus Disease 2019 Outbreak為題，發表在醫學預印本網站medRxiv上。檢測結果顯示，疑似患者隔離區的護士站的表面，以及重癥監護病房的空氣中，都檢測到了新冠病毒。論文中提示，核酸檢測可用于醫院環境監測，并提示了醫院環境中存在新冠病毒的可能原因及潛在風險，為流行性疾病疫情期間醫院的感控和醫護人員的防護提供了依據。研究人員從吉林大學第一醫院的導診臺、發熱門診和隔離病房區域收集了158個空氣和物體表面樣本（空氣樣本28個，物體表面樣本130個），這些樣本很可能被確診患者和疑似患者所污染。檢測結果顯示，重癥監護室的空氣中存在病毒，疑似患者隔離區的護士站的表面也檢測到了病毒。空氣樣本的陽性率分別為3.57％（1/28），表面樣品的陽性率為0.77％（1/130），總陽性率為1.26％（2/158）。這些發現表明，病毒既存在于物體表面又存在于空氣中。護士站物體表面檢測到新冠病毒 重癥監護室空氣中檢測到新冠病毒這項研究結果表明，在疫情爆發期，對醫院環境衛生的全面監控有利于完善醫院的感染控制，通過檢測醫院環境衛生，對確保醫療安全和醫院感染控制質量具有重要意義。
吉林大學
2021-04-11
新冠肺炎疫情下的高等醫學教育發展論壇
經研究，中國高等教育學會決定舉辦“新冠肺炎疫情下的高等醫學教育發展論壇”。該論壇是2020年11月8-10日在長沙舉辦的“第55屆中國高等教育博覽會(2020)”組成部分。
云上高博會
2020-11-08
新冠肺炎疫情下的高等醫學教育發展論壇
經研究，中國高等教育學會決定舉辦“新冠肺炎疫情下的高等醫學教育發展論壇”。該論壇是2020年11月8-10日在長沙舉辦的“第55屆中國高等教育博覽會(2020)”組成部分。
云上高博會
2020-11-08
新冠肺炎疫情數據導航、防控態勢及溯源研究
為服務社會大眾了解疫情走勢，并為相關部門提供決策支持，北京航空航天大學北航大數據與腦機智能高精尖創新中心劉旭東教授、胡春明教授、李建欣教授等組織師生，與復雜系統可靠性實驗室李大慶研究員聯合組成團隊，全力投入建模和系統研發，已向決策部門提供疫情數據評估與預警報告、區域物資保障評估專項報告等，并迅速開發“新冠肺炎疫情數據導航服務”平臺，數據單日訪問量近 5 萬次。此外，中心還進行新型冠狀病毒的疫情評估與預測報告并開發疫情實時更新系統。中心對疫情現狀進行分析和預測，為公眾提供及時、準確的疫情態勢分析、走勢預測、輿情動態和政策措施等智能數據服務，實現全國及重點城市日度傳播系數計算、短期確診人數預測和長期疫情拐點與結束日期預測、疫情緩解系數評估等功能。此外，大數據與腦機智能高精尖創新中心研究團隊根據疫情確診患者相關公開數據，利用自然語言處理等技術，從已公開全國各省市直轄區四千余位確診患者軌跡中抽取了基本信息(性別、年齡、常住地、工作、接觸史等)、軌跡(時間、地點、交通工具、事件)及病患關系形成結構化信息。同時開發確診患者軌跡可視化查詢與分析系統，為疫情傳播與防控相關研究提供有效支撐。
北京航空航天大學
2021-04-10