貝氏傳染病數學半封閉郵輪傳播模型
高傳染力的新興傳染病在輪船上的疫情為COVID-19爆發以來之重要議題，因此本計畫利用網路公開資料，並使用與貝氏方法結合傳染病疾病動態模型，旨於利用鑽石公主號的傳染疫情，估計此傳染病之流行病學特徵，並以此研究結果作為實證。
防疫科技研發成果
新冠肺炎疾病進展模型: 症狀、肺炎到急性呼吸道綜合症
利用了發生COVID-19大流行的12個國家所提供之疫情開放資料，建構新冠肺炎疾病進展模式，推算出COVID-19病患輕微呼吸道疾病(MRD)至肺炎、死亡的進展，我們找到一個預測死亡的重要指標—肺炎惡化(ARDS)指標，此指標可作為10-12月疫情大流行時預測COVID-19病患死亡的重要指標。
運用多階段隨機過程模式於 抗病毒藥物臨床效益評估
為了瞭解不同嚴重度COVID-19病患，使用抗病毒藥物(瑞德西韋)之治療效果，本研究運用ACTT-1之隨機分派實證資料結合多階段COVID-19疾病進展隨機模型，建構疾病臨床發展模式並且以重症個案作為早期治療效益替代終點，評估新發展之抗病毒藥物實證效益。此外，本計畫亦利用貝氏時序研究設計對於抗病毒藥物-瑞得西韋過去研究之單組試驗及雙組試驗研究結果進行綜合性評估。
氯奎寧於新冠肺炎治療之經驗- 一位合併感染新冠病毒及愛滋病毒病患之 中和抗體偵測
1. 輕症病患使用氯奎寧（hydroxychloroquine）無法縮短病程。 2. 新冠病毒之中和抗體，重症病患之抗體效價較高。 3. 無症狀感染者病毒排出時間較有症狀感染者短。 4. 女性和年紀較輕之病患，可能有較高機會合併嗅味覺異常之症狀。
運用大數據和AI探索對抗新冠病毒之老藥新用
此研究從已知臨床安全性的藥物出發，運用大數據和AI，探索對抗新冠病毒之老藥新用。團隊將COVID-19病毒與藥物接合模擬預測結果建立成「DockCoV2」資料庫，公開給全球的醫學研究團隊做為未來實驗設計參考資訊。我們也利用基因藥物大數據探究具抗新冠病毒之老藥，在細胞測試下20奈莫耳即具有抑制效果。
前瞻性及追蹤性篩檢常規牙科患者唾液中SARS-CoV2的專一性IgA和IgG抗體
此研究目的是追蹤篩檢常規牙科患者唾液中SARS-CoV2的專一性IgA和IgG抗體價數，建立偵測唾液中對抗 SARS-CoV2 的 IgA 及 IgG 的檢測技術。到目前為止，我們已經建立了西方點墨檢測技術和酵素結合免疫吸附分析法篩選方法來檢測針對SARS-CoV2的唾液IgG和IgA，而針對SARS-CoV2的血清IgG則作為對照組。 我們收集了5名SARS-CoV2的已康復病人和61名...
建立急診呼吸道快速病毒篩檢系統
1. 多重PCR檢測：BioFire RP2.1 Panel 快速檢測有感染可能性的病患，及針對沒有明確接觸史的人進行篩檢。 2. 開發病原體特定的地理監視系統：申請有呼吸道綜合症的病患地理資訊，以期監測是否有群聚現象。 3. 流感與電腦影像的結合：使用人工智慧結合臨床數據及X光，預測流感病患死亡機率。
質譜在 Sars-CoV-2 的檢測應用
本團隊專注於結合質譜分析技術與酵素免疫分析法，開發同時針對SARS-CoV-2抗原及血清抗體之超高靈敏度暨高通量檢測平台。當前，本團隊於BSL-2實驗室中所組建的ELiMSA分析平台之偵測極限為150個分子。SARS-CoV-2抗原及血清抗體檢測部分，ELiMSA分析平台對SARS-CoV-2棘刺蛋白的偵測極限為10pg/well，對人類免疫球蛋白G的偵測極限則是5pg/well，相較於酵素...
SARS-CoV-2變種分離株的分離、培養及解序
對SARS-CoV-2變種株的偵測、分離、培養、解序及病毒庫建立。在BSL-3實驗室中，目前已培養來自不同國家超過70株的SARS-CoV-2，包括最近的英國、巴西及美國加州的變種病毒株。在病毒全基因定序後，可以追蹤病毒來源及變異，並以此為材料，測試疫苗對變種病毒株的有效性。