新型冠状病毒肺炎文献梳理（2020.02.24）
本文检索并整理了世卫组织公布新冠病毒全球研究的九大重点：新冠病毒的自然史、传播模式和诊断方法；识别动物宿主；流行病学研究；临床特征和管理；疫情防控；候选疗法的研发；候选疫苗的研发；伦理评估；应对疫情相关的社会科学层面诸多问题的潜在驱动因素九个领域的新文献，共梳理出8篇文献，供参考。详情如下：
一、新冠病毒的自然史、传播模式和诊断方法
1. 2020年2月19日Lancet预印版：逆转录环介导等温扩增反应快速检测新型冠状病毒
机构或团队：博蒙特卫生系统、奥克兰大学威廉博蒙特医学院
事件概要：
2月19日，Lancet预印版发表了博蒙特卫生系统等的论文“Rapid Detection of Novel Coronavirus (COVID-19) by Reverse Transcription-Loop-Mediated Isothermal Amplification”
新型冠状病毒是一个新兴的全球卫生问题，需要快速诊断检测。定量逆转录PCR (qRT-PCR)是目前检测COVID-19的标准方法。然而，反转录环介导等温扩增(RT-LAMP)可能允许在风险点进行更快、更便宜的现场检测。本研究的目的是开发一种快速筛选诊断测试，可以在30分钟内完成。模拟的患者样本是带有部分COVID-19核酸序列的血清、尿液、唾液、口咽拭子和鼻咽拭子。采用RT-LAMP法和常规qRT-PCR法对样品进行检测。RT-LAMP的特异性也通过对其他相关冠状病毒的检测来评估。RT-LAMP在模拟患者样本中特异性检测COVID-19。这项测试在30分钟内完成。这种方法可用于监测受感染者，或可能有助于实地和潜在的入境口岸的筛查工作。
*注，本文为预印本论文手稿，是未经同行评审的初步报告，其观点仅供科研同行交流，并不是结论性内容，请使用者谨慎使用。
原文链接：https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3539654
2. 2020年2月19日《柳叶刀》预印版：精确鉴别诊断新型冠状病毒肺炎和流感肺炎的深度学习网络
机构或团队：上海交通大学呼吸与危重症医学系；上海交通大学放射科
事件概要：
《柳叶刀》预印版于2月19日发表了上海交通大学呼吸与危重症医学系等发表的论文“A Deep Learning Pipeline for Accurate Differential Diagnosis between Novel Coronavirus Pneumonia and Influenza Pneumonia”。
2019年12月，新型冠状病毒肺炎(NCP)暴发，导致全球感染病例和死亡人数增加。然而，潜在的阴性结果和核酸检测的不足并不能满足临床的需要，迫切需要进行准确的鉴别诊断。
从3个三级转诊中心收治的35例NCP患者被纳入研究。利用深度学习（DL）网络进行自动检测，合并分析了1138例疑似病例中的391例病毒性肺炎，其中包括156例流感病毒性肺炎（IP）和35例NCP。为了区分NCP和IP，研究人员使用了一个集成的逐级DL框架。对NCP和IP的病变进行分类，然后对患者进行分类。比较两组鉴别诊断的定量放射学特征。
病变检测模型在8040张图像上经过训练和验证，在具有1344张图像的测试集上的F1得分超过0.74。 在3130张图像上经过训练和验证的分类模型可以利用曲线下面积（AUC）为0.93准确区分1344张测试图像的IP和NCP。将所有检测到的病变合并用于患者分类时，AUC 0.98可以提高性能。从1677个病灶的定量放射学特征来，NCP和IP的CT表现之间的主要区别在于，NCP表现出更多的双侧GGOs（双肺侵犯较广泛），而且伴有血管舒张，不仅是有内部损伤也有血管形成; NCP和IP的CT成像之间的第二个区别是，NCP中的较少的实性结节和实变。
NCP和IP都是由呼吸道病毒引起的，具有相似的症状和体征，因此很难根据症状和常规血液检查来区分这两种疾病。核酸检测的不足和高假阴性率促使临床医生加强CT成像在鉴别诊断和放射人工智能中进行准确分析的作用。早期应用深度学习模型有助于有效区分NCP与IP，进一步减少漏检与核酸检测相结合的错误，及时治疗，改善预后，预防传播。
*注，本文为预印本论文手稿，是未经同行评审的初步报告，其观点仅供科研同行交流，并不是结论性内容，请使用者谨慎使用。
原文链接：https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3539663
二、流行病学研究
1. 2020年2月22日《International Journal of Infectious Diseases》:瑞金医院等团队基于数据驱动分析估计钻石公主号游轮上COVID-19的基本繁殖数和暴发规模
机构或团队：
上海交通大学医学院附属瑞金医院、浙江大学医学院附属杭州市第一人民医院、海军军医大学（第二军医大学）
事件概要：
2月22日，《International Journal of Infectious Diseases》上发表了瑞金医院等团队的题为“Estimation of the reproductive number of Novel Coronavirus (COVID-19) and the probable outbreak size on the Diamond Princess cruise ship: A data-driven analysis”的文章。截至2020年2月16日，钻石公主号游轮上已有COVID-19确诊病例355例，文章基于数据驱动分析，估计了钻石公主号上的COVID-19基本繁殖数（R0）和可能的暴发规模。
文章将报告的序列间隔（平均值和标准差）拟合为伽马分布，并应用R语言中的“earlyR”包估计COVID-19暴发早期的R0。在假设日发病率服从由日决定的近似泊松分布的基础上，利用R“预测”包，将现有日发病率、序列间隔分布和估计的R0拟合到一个模型中，模拟了钻石公主号上的累积流行轨迹和未来的日发病率。
分析结果表明，钻石公主号上COVID-19早期暴发的 R0最大似然值（ML）为2.28。用bootstrap重采样法估计的R0值的95%置信区间的中位数为2.28（2.06-2.52）。未来10天新增病例数可能将逐步增加，预计未来10天累计病例将达到1514例（1384-1656）。然而，如果R0值降低25%和50%，估计的累计病例总数将分别减少到1081例（981-1177）和758例（697-817）。因此，未来的日发病率和可能的暴发规模在很大程度上取决于R0的变化。文章分析结果表明，除非采取严格的管理和控制措施，否则COVID-19有可能在船上引起更大的疫情暴发。
原文链接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1201971220300916
2. 2020年2月22日medRxiv预印版：东南大学更新对中国2019-nCoV疫情趋势的评估数据
机构或团队：东南大学
事件概要：
东南大学的科研人员在medRxiv预印版平台发表论文“Assessing the Tendency of 2019-nCoV (COVID-19) Outbreak in China”，更新了其对2019-nCOV疫情暴发的流行趋势及风险评估，该团队曾于2月11日和18日在该平台发文对疫情拐点、控制措施效果、感染人数进行了评估分析。
自2019年12月8日起，2019-nCoV（COVID-19）的传播范围日益扩大。预测疫情发展趋势对于及时调整经济和产业结构尤为重要。科研人员提出了Flow-SEHIR模型，在此基础上进一步分析了中国2019-nCoV（COVID-19）的趋势。结果表明，COVID-19的基本生殖数R0为3.56（95％CI：2.31-4.81）；对于湖北以外的区域，每日确诊的新病例数于2月6日至10日到达拐点；对于最大的感染病例数，除湖北外的预计峰值估计为13806（95％CI：11926-15845），高峰到达时间是3月3日至9日；湖北省以外的中国大部分地区的患者实时人数将在3月12日到3月15日达到峰值；中国73.5％以上的省市自治区的峰值将控制在1000以内。根据Flow-SEHIR模型和从武汉居民撤离的数据来看，湖北省的患者累计峰值估计为403481（95％CI：143284-1166936）。
*注，本文为预印本论文手稿，是未经同行评审的初步报告，其观点仅供科研同行交流，并不是结论性内容，请使用者谨慎使用。
原文链接：
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.02.09.20021444v4.full.pdf
三、临床特征和管理
1. 2020年2月19日《中华传染病杂志》：南宁市第四人民医院关于新型冠状病毒肺炎患者28例的临床特征分析
机构或团队：南宁市第四人民医院
事件概要：
南宁市第四人民医院的团队收集了2020年1月22日至2月5日该院收治的28例新型冠状病毒肺炎（novel coronavirus pneumonia，NCP）患者的临床资料。回顾性分析患者的临床表现、流行病学史、实验室检查、影像学检查及治疗方案。
28例NCP患者中，男11例，女17例，年龄11~68岁，均有疫区或与确诊患者接触史，咽拭子新型冠状病毒核酸检测均为阳性。1例轻型，25例普通型，2例重型，其中有4起家庭聚集性发病。患者从接触至出现症状的时长为1～12 d，从出现症状至核酸检测阳性时间为0～13 d。临床症状以发热、咳嗽为主，短期内进展迅速。28例患者自发病以来腋温峰值在36.6～39.5 ℃，其中5例患者整个病程中无发热，峰值≤37 ℃。入院时白细胞计数减低者2例，C反应蛋白升高者5例；丙氨酸转氨酶异常者6例；天冬氨酸转氨酶异常者3例，肌酸激酶升高者10例；肌酸激酶同工酶升高者3例；乳酸脱氢酶升高者4例；降钙素原水平均在正常范围。胸部计算机断层呈像表现主要为磨玻璃影（21例），边缘模糊（18例），斑点、斑片影（17例），部分肺纹理增粗、紊乱（7例），可见条索影（7例），病变常进展迅速。1例11岁患儿单用α-干扰素雾化吸入，27例患者予α-干扰素雾化吸入、洛匹那韦/利托那韦抗病毒治疗，其中4例出现不良反应后停用。截至2月12日，共9例患者治愈出院，均为普通型，无死亡。
新型冠状病毒肺炎发病早期以发热、咳嗽为主，肺部病变进展迅速，应尽早、反复多次进行呼吸道病原体检测，以提高新型冠状病毒核酸检测阳性率，对于核酸检测阴性的可疑人群应当慎重解除隔离。
原文链接：http://rs.yiigle.com/yufabiao/1182278.htm
四、候选疗法的研发
1. 2020年2月20日bioRxiv：新型冠状病毒的主要蛋白酶的X射线结构使α-酮酰胺抑制剂的设计成为可能
机构或团队：德国吕贝克大学、亥姆霍兹感染研究中心
事件概要：
德国吕贝克大学等的研究人员于2020年2月20日在bioRxiv发表题为“X-ray Structure of Main Protease of the Novel Coronavirus SARS-CoV-2 Enables Design of α-Ketoamide Inhibitors”的文章。
新型冠状病毒的主要蛋白酶Mpro（3CLpro）参与冠状病毒复制复合体的形成，成为有吸引力的治疗靶点。研究人员以1.75a的分辨率确定了Mpro的晶体结构，并以此结构进行了一系列α-酮酰胺抑制剂的优化，改善了化合物的药动学性质。同时，进一步确定了Mpro蛋白酶与用这种方法优化的α-酮酰胺复合体的1.95a和2.20a的晶体结构。这些结构将成为抗病毒药物的研发基础。
*注，本文为预印本论文手稿，是未经同行评审的初步报告，其观点仅供科研同行交流，并不是结论性内容，请使用者谨慎使用。
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.02.17.952879v1
2. 2020年2月21日ChemRxiv：通过计算药物重组的方法快速鉴定治疗冠状病毒病COVID-19的潜在药物
机构或团队：匹兹堡大学
事件概要：
匹兹堡大学的研究人员于2020年2月21日在ChemRxiv发表题为“Fast Identification of Possible Drug Treatment of Coronavirus Disease -19 (COVID-19) Through Computational Drug Repurposing Study”的文章。
最近暴发的新型冠状病毒病COVID-19急需相关的药物治疗策略。应用计算机辅助药物设计技术，快速鉴别市场上药物的再利用是非常有效的，特别是关键病毒蛋白的三维结构被破解之后。利用COVID-19蛋白酶与共价结合抑制剂的复合体的晶体结构，在临床试验中对批准的药物和候选药物进行虚拟对接筛选，并进行分子动力学模拟，使用MM-PBSA-WSAS.2-4端点方法计算结合自由能。几种作为COVID-19蛋白酶潜在抑制剂的药物脱颖而出，包括Carfilzomib、eravaccycline、Valrubicin、Lopinavir和Elbasvir。Carfilzomib是抗肿瘤药物，作为蛋白酶体抑制剂，具有最好的MM-PBSA-WSAS结合自由能-13.82kcal/mol；链霉素，是抗生素和带电分子，有一些抑制作用，带电形式的结合自由能预测值（-3.82kcal/mol）远不及中性形式（-7.92 kcal/mol），生物活性物质PubChem 23727975的结合自由能为-12.86kcal/mol。研究人员分析了受体与配体的相互作用，确定了受体与配体结合的热点，发现残基HIS41是许多病毒的保守残基，包括COVID-19、SARS、MERS和HCV。这项研究结果有助于以COVID-19蛋白酶为靶点的进行合理的药物设计。
原文链接：
https://chemrxiv.org/articles/Fast_Identification_of_Possible_Drug_Treatment_of_Coronavirus_Disease_-19_COVID-19_Through_Computational_Drug_Repurposing_Study/11875446
五、应对疫情相关的社会科学层面诸多问题的潜在驱动因素
1.2020年2月20日《柳叶刀》预印平台：COVID-19暴发期间的心理健康问题和社交媒体暴露
机构或团队：复旦大学健康传播学院
事件概要：
2020年2月20日，复旦大学健康传播学院在《柳叶刀》预印平台上发表题为“Mental Health Problems and Social Media Exposure During COVID-19 Outbreak”的文章。
在中国武汉发生的新型冠状病毒病（COVID-19）暴发期间，大量市民公开社交媒体。本文评估了心理健康问题的普遍性，并研究了它们与社交媒体曝光的关系。通过对2019年1月31日至2月2日期间年龄在18岁以上的中国公民进行横断面调查，采用在线调查的方法进行快速评估。来自31个省和自治区的4872名参与者参与了本研究。除人口统计学和社交媒体暴露（SME）外，还通过中文版WHO-5幸福指数（WHO-5）评估抑郁症，并通过中文版广泛性焦虑症量表（GAD-7）评估焦虑症。在控制协变量后，多变量logistic回归用于确定社交媒体暴露与心理健康问题之间的关联。结果表明，在武汉市发生COVID-19暴发期间，抑郁症，焦虑症以及抑郁焦虑并发症（CDA）的患病率分别为48.3％（95％CI：46.9％-49.7％），22.6％（95％CI：21.4％-23.8％）和19.4％（95％CI：18.3％-20.6％）。超过80％（95％CI：80.9％-83.1％）的参与者表示经常接触社交媒体。在控制了协变量之后，与较少的SME相比，频繁的SME与高焦虑率（OR = 1.72，95％CI：1.31-2.26）和CDA（OR = 1.91，95％CI：1.52-2.41）正相关。
研究结果表明，心理健康问题的患病率很高，与COVID-19暴发期间的频繁SME呈正相关。这些发现提示，政府需要在心理健康问题上给予更多关注，尤其是在普通人群中的抑郁和焦虑，以及在公共卫生紧急事件中进行“信息流行病”的斗争。
*注，本文为预印本论文手稿，是未经同行评审的初步报告，其观点仅供科研同行交流，并不是结论性内容，请使用者谨慎使用。
原文链接：https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id=3541120
（资料来源：中国科讯、COVID-19科研动态监测）
