新算法檢測合併樣本 即可大規模篩查

2020-10-23 中工網

2020-10-23 13:15:05 來源：科技日報

新算法檢測合併樣本 即可大規模篩查

早期識別新冠肺炎患者費用比單獨檢測便宜20倍

科技日報北京10月22日電 （記者張夢然）英國《自然》雜誌22日發表一項傳染性疾病相關研究，科學家團隊報告一種利用少量檢測對大量人口進行新冠病毒感染篩查的數學方法。這種方法非常適合於大規模監測感染情況，與此同時，其有助於降低大規模檢測費用，在無法負擔大量檢測的低收入國家可能特別有益。

快速識別和隔離新冠病毒感染者是控制該病毒傳播的重要策略。檢測病毒RNA的PCR檢測非常準確，但每次檢測費用約為30美元至50美元。對於低收入國家來說，這些費用尤其具有挑戰性。

合併（或集中）樣本一起檢測，可以提高分析效率，降低成本。當某疾病在人群中的發病率較低，且大多數檢測結果為陰性時，這種方法尤其有效。標準的分組檢測程序是在檢測前將樣本合併成一定規模的小組。如果一組檢測結果為陽性，則對該組中的樣本逐一進行檢測，以確定陽性個體。

加拿大圓周理論物理研究所科學家維爾弗雷德·恩迪馮、尼爾·塔洛克及他們的同事，此次提出了一種數學算法，通過使用合併的平行PCR檢測來優化新冠病毒感染的篩查。該方法的基礎是將一組樣本分成多個子樣本，並將它們重新組合，使其仿佛處於一個高維立方體中一樣。如果有一個樣本新冠病毒檢測呈陽性，那麼立方體上對應陽性池的坐標就會立即把它識別出來。否則，隨著使用算法對子樣本進行重新排列，可能需要進行額外的檢測。子樣本組的大小可以優化；隨著流行率的降低，子組可以變大，以確保通常只需要的兩輪檢測。

該方法要求在組內合併子樣本時，仍可有效檢測稀釋樣本中的新冠病毒。科學家團隊利用在盧安達新冠肺炎監測期間收集的樣本，證明了當一個陽性樣本與99個陰性樣本混合時，仍然可以將新冠病毒檢測出來。他們總結說，該算法有望使早期識別感染者的費用比單獨檢測便宜20倍。

編輯：高爽

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