新型冠状病毒病汇聚检测方法用于识别无症状感染者

一项新的同行评议研究发表在科学的进步确认新冠肺炎疫情集中检测成功，在一轮检测中确认了包括无症状感染者在内的所有阳性受试者。

P-BEST是一种基于集合的高效SARS-CoV-2检测算法方法，由来自内盖夫本-古里安大学(BGU)、内盖夫国家生物技术研究所(NIBN)、以色列开放大学(OUI)和索罗卡大学医学中心的一组研究人员开发。

“大约10% - 30%的covid -19感染者无症状，病毒可在症状出现前几天出现显著传播，”BGU研发副总裁兼NIBN成员Angel Porgador教授说。“在研制出疫苗之前，迫切需要提高诊断检测能力，以便筛查无症状和症状前人群。这种新的单阶段诊断测试将有助于预防疾病的传播，通过使用更少的测试，更快地识别这些患者，并以更低的成本。”

在目前的研究中，384个样本被分成48个检测池，检测效率提高了8倍，试剂检测成本也降低了类似。每个池由一组独特的48个样本组成，其中每个样本使用特定的组合设计出现在6个池中。随后，在Soroka病毒学实验室使用基于COVID-19 pcr的诊断方案(包括RNA提取阶段)对这48个储罐进行检测。在分别测试了48个样本后，研究人员成功地在384个样本中识别出了5个阳性携带者测试泳池里的实验对象。

OUI计算机科学部门的负责人Noam Shental博士说:“P-BEST可以根据载波速率进行配置。”“载波速率越低，效率越高。我们的池化方法已经使用先进的液体处理机器人系统进行了测试，该系统可以在一个小时内完成这项任务，可以在世界上任何一个典型的临床诊断实验室中完成。”

研究人员还在一项旨在筛查无症状和轻度症状医护人员的临床研究中测试了P-BEST的表现。在这项研究中，他们使用P-BEST对索拉卡的1115名无症状医护人员进行了筛查。研究对象是在Soroka的所有工作人员中招募的，包括医生、护士、护士助理以及临床和行政工作人员。

296名(26.5%)受试者曾与COVID-19患者有过直接接触。在队列中，926名(93.1%)受试者报告自己完全无症状，71名(6.3%)报告轻度咳嗽，70名(6.3%)报告流鼻水。1115名参与者只接受了144项测试。所有的池测试是负的。由于2020年4月以色列的带菌率下降，第三批患者盲目加入了一名COVID-19患者的样本，该样本被确诊。

BGU的Shraga Segal微生物学、免疫学和遗传学系的Tomer Hertz教授说:“当感染率很低(不到1%)时，P-BEST是进行携带者筛查的理想选择。”“这将大大节省试剂和其他诊断检测资源，同时显著提高检测能力。”

BGU和OUI成立了一家公司，Poold诊断在临床研究之后进行大规模COVID-19检测。8月中旬，以色列卫生部批准在以色列国临床实验室使用P-BEST。

总部位于纽约的AABGU的首席执行官Doug Seserman说:“BGU研究团队已经验证了一种汇集方法，这将使以色列和最终其他国家的大量人口能够以低成本准确地检测COVID-19。”“BGU COVID-19应对工作正在推进若干技术和创新的商业化，以减轻这一流行病的影响。”

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