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贛南醫學院第一附屬醫院曾祥泰博士研究團隊聯合江西憶源多媒體科技有限公司徐林楠研究團隊、北京萬泰中聯科技以及多家大型醫院共同攻關，成功研發出國內首套非接觸式可視化新型冠狀病毒感染的肺炎院內智能篩查診斷及防控系統并投入試運行。針對疫情蔓延形勢，贛南醫學院快速展開了應急科技攻關計劃，從而實現導診、分診、就診和預警非接觸式智能一體化。 就診時，醫生通過高清雙向可視對話問診系統，實現疑似患者確診前非接觸式診療。同時，病歷系統智能提取分析患者相關病情和檢查結果，形成新冠肺炎潛在人群的疑似級別自動判別，輔助醫師診斷。此外，對發熱患者等潛在肺炎人群從導診、分診、診間、檢查和隔離區域全流程高清視頻監控監測智能識別，進行智能追蹤篩查和活動軌跡查詢，實現全方位覆蓋、不間斷實時監控以及不當防護措施預警報警，同時在醫院急診科、門診大廳等關鍵出入口位置，通過高清雙視紅外攝像儀、患者圖像自動識別記憶技術以及人體高溫發熱提醒報警技術等，智能找出漏診的發熱疑似患者。

2020年3月3日，甘肅省科技廳披露甘肅新冠肺炎智能輔助鑒別篩查系統研發成功，并進行了初步臨床驗證，已開始提供線上服務。該通過使用體液活檢生化數據及智能學習算法，構建了新冠肺炎臨床樣本的快速智能輔助鑒別篩查工具。該系統識別敏感性較高，適于快速鑒別新冠肺炎和其它肺炎及流感患者，尤其適用于對于核酸篩查為陰性的潛在新冠肺炎患者的篩查。蘭州大學基礎醫學院、化學化工學院，蘭州大學第一醫院感染科、蘭州市肺科醫院檢驗科以及甘肅海基生物技術有限公司聯合成立了新冠肺炎臨床快速輔助智能化鑒別篩查系統科技團隊。這一系統可以直接利用當前定點醫療機構，及具有資質的第三方機構常用檢測儀器以及CT檢測的數據結果，快速準確地給出輔助診斷意見，為新冠肺炎疑似病例確認提供快速有效參考的臨床建議。同時，該工具具有現場、快速、高效、界面友好、易操作等優勢和特色，與《新冠肺炎診療方案第六版》和現行臨床檢驗，以及甘肅省內遠程醫療網絡完全接軌，有利于推廣至基層醫療檢測單位。新冠肺炎臨床快速輔助智能化鑒別篩查系統科技攻團隊針對臨床需求，還在開發其它專用臨床智能輔助診療工具，上述成果將為此次疫情及未來相關生物安全威脅提供有力的臨床支持和技術儲備。該系統在蘭州大學第一醫院、蘭州市肺科醫院、甘肅省人民醫院和武漢抗疫一線進行了初步臨床驗證，并已開始提供線上服務。

二、成果介紹1、 成果簡介：（500字以內） 本項目針對國內外對特種高分子樹脂及膜材料的重大需求，在傳統聚芳醚酮和聚醚砜樹脂的基礎上，制備高附加值和高性能的功能型改性聚芳醚樹脂及功能膜材料。具體的研究內容和完成情況包括：（1）功能型聚芳醚樹脂合成、化學改性及放大；（2）適合耐高溫樹脂的膜制備工藝；（3）針對功能膜材料在分離膜、質子交換膜、功能涂層和生物醫用材料方面的應用性開發。研制

鄭州輕工業大學軟件學院人工智能和機器人實驗室負責人黃萬偉博士，用10天時間和團隊自主研發出紅外熱成像測溫樣機及“紅外熱成像人體測溫篩查預警系統”，并交付使用。

癌癥已成為公眾健康的重大殺手，每年因癌癥死亡的人數接近1000萬，傳統的放療、化療由于過高的毒副作用，外科手術部位有限而難以有效治療，靶向藥物的發展極大推動了腫瘤治療，然而也存在易產生耐藥性等問題。免疫療法作為新興的腫瘤治療策略，具有精準打擊、低毒副作用、不易產生耐藥等優點逐步受到關注，其中溶瘤病毒能夠選擇性在腫瘤細胞中復制而不破壞正常細胞，因而具有很大的應用前景（詳細內容見前期推送科普系列——溶瘤病毒腫瘤治療）。目前許多溶瘤病毒以實體瘤為治療靶標，而應用于血液腫瘤的成功案例卻很少。近日，吉林大學生命科學學院于湘暉課題組在國內主辦的SCI雜志Signal Transduction and Targeted Therapy上在線發文，題為“Enhancing the antitumor activity of an engineered TRAIL-coated oncolytic adenovirus for treating acute myeloid leukemia”，該研究構建了表達TRAIL融合蛋白的溶瘤腺病毒，與人參皂苷Rh2聯用，實現選擇性殺傷血液腫瘤，為白血病的治療提供了新思路。急性髓系白血病（AML）是髓系造血干細胞或祖細胞的惡性病變，原始細胞異常增生、分化。盡管一線治療、鞏固化療的方案能夠完全緩解許多患者病癥，但是仍有部分患者無明顯療效，還有一些患者存在復發情況，亟需新的治療方式。之前的研究中，研究者曾構建了表面展示腫瘤壞死因子相關凋亡誘導配體（TRAIL）的腺病毒，能夠結合腫瘤表面死亡受體DR4和DR5，誘導細胞凋亡，減弱病毒肝臟趨向性。為了更好評估病毒載體的感染與復制造成的影響，研究者通過流式細胞儀分析了病灶內分離的AML細胞上的TRAIL受體（死亡受體DR4/5、誘餌受體DcR1/2）和腺病毒受體（CAR、整合素 αvβ3 和整合素αvβ5），發現多數表達中等水平TRAIL受體，培養細胞系也有類似現象，而正常粒細胞、T細胞這兩類受體表達很低，因此選擇TRAIL表面展示腺病毒能夠較好進行靶向治療。研究者為構建溶瘤腺病毒，通過將腺病毒A3衣殼蛋白IX插入“拉鏈結構”，使得TRAIL能夠與“拉鏈結構”偶聯展示在衣殼蛋白表面。由于只有約17%的衣殼蛋白連接上了TRAIL，研究者試圖采用新的策略：在大腸桿菌中表達可溶性TRAIL-“拉鏈結構”融合蛋白，再將可溶性的蛋白與病毒粒子孵育，離心后分離表面覆蓋可溶性TRAIL的腺病毒粒子。通過變性凝膠電泳、高效液相色譜、斑點雜交等證實了改造的腺病毒zA4載有活性更高的TRAIL。細胞實驗也證明zA4相較于原來的版本A3、A4侵染能力、特異性顯著提高。細胞結合試驗用于評估侵染活性，證明了攜帶TRAIL顯著促進了腺病毒的內吞；定量PCR試驗用于評估病毒復制能力，zA4在癌細胞中復制顯著強于其他載體。為有效評估zA4載體抗白血病活性，在不同感染復數下以不同載體侵染培養AML細胞系，結果發現zA4顯著誘導培養細胞的凋亡。對臨床分離原代AML細胞深入探究，zA4顯著抑制了大部分AML細胞的增殖，然而值得注意的是，少部分不表達死亡受體的細胞無明顯變化。溶瘤病毒能否在體內發揮作用直接決定了其是否具有臨床價值，基于之前的細胞實驗，研究者對皮下移植造模小鼠注射了腺病毒載體，發光成像和病毒基因組分析均證實了載體腫瘤組織靶向性。zA4處理小鼠顯著抑制腫瘤生長，正常器官組織形態學、生化特征均未變化，因此未產生肝損傷。同時還觀察到凋亡重要因子caspase-3水平顯著上調。在更加真實的小鼠白血病模型中，也觀察到相似的結果，病毒在腫瘤消失后也并不會長時間存在。然而總有一些原代AML細胞TRAIL表達量很低，影響zA4的效果。聯系之前的研究，人參皂苷Rh2能夠誘導白血病細胞死亡受體表達和細胞毒性，研究者就試圖通過Rh2增強TRAIL誘導的細胞死亡。通過IC50測定、信號通路分析證實了存在協同效應，在細胞、小鼠水平上都得到了證實，兩者聯合使用促進白血病腫瘤的凋亡。該研究通過優化載體結構、聯合用藥等方式增強了溶瘤腺病毒的活性，拓寬了溶瘤病毒的潛在適應癥范圍，后續深入的分子機制探究以及療效的評估將有助于為白血病治療開辟新的道路。

本項目是基于PPP1CA生物標志物，進行肝癌早期篩查和診斷試劑盒開發及產業化的項目，開發PPP1CA膠體金肝癌早期篩查試劑盒，用于肝癌早期普篩。 一、項目進展 創意計劃階段 二、負責人及成員 姓名 學院/所學專業 入學/畢業時間 李昱潔 藥學院/藥學專業 2018/2022 趙祖一 藥學院/藥學專業 2020/2024 劉楚熠 藥學院/藥學專業 2020/2024 趙博韜 公共衛生學院/預防醫學專業 2018/2025 于悅 人文學院/歷史學專業 2020/2024 沈佳敏 經濟學院/經濟統計專業 2019/2023 韓一諾 生命科學學院/生物科學 2019/2023 魏翹楚 公共衛生學院/預防醫學專業 2020/2025 賴欣 藥學院/藥學專業 2020/2024 趙書悅 藥學院/藥學專業 2020/2024 譚清 法學院/法學專業 2020/2025 尹潔 醫學院/臨床醫學專業 2019/2024 楊夢嬌 經濟學院/金融工程專業 2019/2023 三、指導教師 姓名 學院/所學專業 職務/職稱 研究方向 李良成 藥學院/藥學專業 廈門大學藥學院副教授 腫瘤、自身免疫性疾病和糖尿病的發病機理及藥物開發研究 洪萬進 藥學院/藥學專業 新加坡分子與細胞生物學研究院院長、廈門大學藥學院教授 分子與細胞生物學、病毒學和癌細胞生物學 藍偉光 化學系/化學專業 廈門大學材料學院講座教授 生物膜技術 徐陳芳 藥學院/藥學專業 廈門大學藥學院輔導員 藥物分析 四、項目簡介 早期肝癌發病隱匿，最初癌變細胞與正常細胞幾乎無差異，人體不會感到不適。問題在于，目前臨床檢測肝癌的生物標志物—甲胎蛋白（AFP）存在特異性差、靈敏度低等的缺點，早期患者不能被及時發現，治愈率低、死亡率很高，所以肝癌的早期篩查對于提高患者生存率具有至關重要的臨床意義。 前期研究中利用原代培養的肝癌細胞分泌的外泌體，結合蛋白組學和生物信息學技術，尋找到PPP1CA作為肝癌腫瘤標志物，使肝癌檢測的靈敏度和特異性均達到90%以上，優于目前市面上的檢測試劑盒（以甲胎蛋白為生物標志物，靈敏度為18-60%）。 本項目是基于PPP1CA生物標志物，進行肝癌早期篩查和診斷試劑盒開發及產業化的項目，開發PPP1CA膠體金肝癌早期篩查試劑盒，用于肝癌早期普篩；同時也將開發PPP1CA免疫化學發光檢測試劑盒，用于肝癌分期檢測，并積極推進其商業化生產與應用。

影像學檢查在新冠肺炎的診療中具有非常重要的參考價值，《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特征者”作為臨床診斷標準，但在臨床實踐中存在一定局限，疫情爆發導致待閱片數量激增，醫生閱片壓力巨大；新冠肺炎屬于新發疾病，各地醫療機構特別是基層機構缺乏閱片經驗，且由于“異病同影”，容易造成漏診或誤診；該病病程發展快，患者需要接受多次胸部CT檢查以監測病情發展、評估治療效果等，單憑閱片醫生肉眼很難快速對比并識別病灶變化。 在接診量高峰期，亟待建立更精準高效的人工智能影像輔助診斷方法。孫逸仙紀念醫院林天歆教授組織醫院呼吸內科、急診科、放射科、大數據與人工智能團隊開展科研攻關，在廣州再生醫學與健康廣東省實驗室、廣東省科技廳的支持下，聯合清華大學、澳門科技大學以及廣州康睿智能科技有限公司，使用50萬份臨床影像學大數據，開發了基于胸部CT的新型冠狀病毒肺炎AI篩查和輔助診斷系統。 該系統能對新冠肺炎進行快速診斷，判定新冠肺炎的分級和嚴重程度，協助醫療機構加速辨別感染者，為快速隔離、診斷、治療爭取時間。其優勢主要體現在：快速、準確地診斷新冠肺炎。有經驗的影像科醫生看完1個患者的胸部CT圖像約15-30分鐘。該AI系統可在20秒內完成1個患者CT圖像的檢測及診斷過程，診斷準確率達90%以上。進行病情嚴重程度分級和重癥危重癥預測功能。該系統可對胸部CT圖像每一切面的小結節、磨玻璃影和實變進行自動分割、標注及定量分析，可預測患者的吸氧頻率、血氧飽和度、全身代謝情況、其他器官損傷程度，預測病人發展為重癥、危重癥的概率和時間，以便醫生及時干預，降低患者死亡率。協助醫務人員進行藥物效果評估，指導用藥。系統可對同一位患者用藥前后的CT圖像進行對比分析，通過定量計算病灶在用藥前后的變化，判別藥物是否有效，指導臨床用藥。