美国权威医疗机构匹兹堡大学医院(UPMC)宣布了一款针对新冠病毒的贴片疫苗。 只需把疫苗贴片贴敷在皮肤上，就可以产生足够的抗体，抑制新冠病毒长达1年！ 该疫苗已开始向美国食品药品监督管理局申请新药的研究许可，进行下一步的临床试验，预计在接下来的几个月中将开始人类临床试验。

疫苗会通过微针序列（一种手指尖大小、含有400个微型针头的贴片），将目前认为可以产生足量抗体来中和SARS-CoV-2病毒的蛋白注射在皮肤上。这种新兴的注射方式能让患者在注射过程中几乎没有痛感。

 

 

据悉，疫苗的研发开始于今年1月21日，只经过了两个多月的时间。 这速度惊人的成果得益于匹大曾在2003年和2014年对SARS和MERS病毒的研究。 4月2日，他们的研究论文已经发表在柳叶刀出版的EbioMedicine期刊上，这是科学家关于新冠病毒候选疫苗发表的第一篇研究论文。

医学博士、匹兹堡大学医学院和匹兹堡大学医学院皮肤病学教授和主席Louis Falo说，“我们之所以能够快速开发这种疫苗，是因为很多不同研究领域的科学家在为一个共同的目标而共同努力。”

 

而疫苗的成功研发，将会对全球疫情控制有突破性的进展。 那么成功研发出此款疫苗的医学中心匹兹堡大学医学中心（UPMC）究竟是何方神圣？ 

 

匹兹堡大学医学中心（UPMC） 在全美有 20 多家学术型医院、社区型医院和专科医院，并创建了一套综合的医疗服务体系，在移植、癌症、神经外科、精神病学、康复、老年医学和妇女健康方面声誉卓著。

 

UPMC的癌症研究中心，每年得到美国健康基金的数目，是全国第5。而这个领域的前4名，地位也同样不可撼动，分别是哈佛大学医学院，斯坦福大学医学院，宾州大学医学院，约翰霍普金斯大学医学院。

 

此次疫情爆发期间，人工智能（Artificial Intelligence）、数据科学（Data Science）等技术在疫情监测与控制、药物研发等领域发挥了不可替代的作用。人工智能与医疗的结合，一方面可以基于大数据的优势，实现更广的技术覆盖，另外一方面则有助于提高整个行业水平的精细度、专业度。

 “AI+医疗”通常是指将人工智能、大数据、物联网、云计算等新型技术和手段，运用在医疗服务主体、医疗机构和医疗服务对象上。 因此，“AI+医疗”实际上又可以分为不同的落地场景。如今AI应用主要集中在三个主要领域：疾病预测，药物研发和精准医疗。

 

 第一类应用场景是对于流行病的预测。 “人工智能+大数据”流感预测模型已经落地，该模型能精确预测流感趋势、个人和群体的疾病发病风险，帮助公共卫生部门及时监控疫情，并指导民众进行疾病预防，有效降低国家疾病与防控工作的成本。目前，该模型覆盖的病种包括流感、肿瘤、慢病、高血压、糖尿病等。

 

计算机擅长模式识别，通过筛选大量的基因、代谢和临床信息，从而解开致使疾病肆虐的复杂生物网络。一般来说，传统的药物研发需要10-15年时间，AI的介入可以大大缩短药物研发的周期，从而降低资金成本。同时， AI通过计算机模拟，可以对药物活性、安全性和副作用进行预测，能够有效缩短新药研发周期、降低失败风险。 

 

随着癌症研究的推进，人们越来越意识到，癌症在不同病人身上是完全不同的疾病， 需要采用个体化的治疗方式，精准治疗的理念正在深入人心。 这一领域目前的主流做法是对肿瘤组织进行测序、PCR或免疫组化检测，根据结果匹配对应的靶向药物。通过对病人肿瘤组织进行测序，并结合其他的临床数据（如病理切片、影像等），借助机器学习算法，向病人推荐个性化的治疗方案。

从技术层面来讲，人工智能作为一种技术创新，改变了依靠领域的供给端，对传统医疗机构的运作方式带来变革。从市场层面来看，人工智能技术为现有医疗工作带来流程改进与效率提升，催生巨大增量市场。

 

匹兹堡大学的Center Causal Discovery是美国国家健康医学中心(NIH)支持的一个国家大数据中心，以 AI和算法在医学应用为重点 。该中心由匹兹堡大学 (PITT), 卡内基梅隆大学 (CMU) 与匹兹堡大学医学中心 (UPMC) 三个学术医疗机构成立大数据健康医疗联盟,运用大数据来改造现今健康医疗系统。

项目研究领域是利用严谨的因果分析方法搜寻个体肿瘤的致病基因、发现个体肿瘤免疫逃逸机制并指导精准免疫治疗的方案，已获UPMC300万美金的资助，并正在申请美国专利。负责项目的教授导师还致力于开创新AI方法指导FDA批准的抗癌药物临床决策，开发算法推测药物敏感，开发免疫治疗伴随诊断。

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