新颖的汇集测试策略可以明显更好地识别Covid-19感染

根据哈佛特的研究人员，据哈维德T.H.的研究人员称，汇总Covid-19测试的新方法可以是遏制SARS-COV-2大流行的高效工具，即使在社区中普遍存在。陈公共卫生学院和广东麻省理工学院和哈佛大学。可以实现简单的汇集测试计划，以临床和公共卫生实验室的当前测试基础设施的最小变化。

“我们的研究为测试和公共卫生工具箱添加了另一个工具，”哈佛陈学校的流行病学助理教授Michael Mina表示，宽敞的博弈。“对于在资源限制下进行测试的公共卫生机构和临床实验室 - 这对于Covid-19几乎每个国家 - 这项新的研究表明，我们可以为医疗和公共卫生使用以及相同甚至的公共卫生使用更多的测试能力资源比目前正在利用更少。“

该团队的研究在线发布科学转化医学。

“我们的工作可以帮助量化汇集测试之间的权衡灵敏度从样本稀释和收益损失效率,”布赖恩说佳,广泛的广泛和米娜的共同通讯作者,哈佛陈学院博士后研究员詹姆斯•干草和广泛的核心研究所成员特拉维夫Regev在Genentech(现在)。“我们展示了如何确定简单的策略，这些策略不需要专业知识就能实施，而且在固定的预算下能确定最多的感染病例。”

SARS-CoV-2检测通过识别受感染者，使他们能够得到治疗或隔离，是遏制COVID-19大流行和安全地重新开放学校和企业的有力工具。但在流感大流行期间，有限的、有时昂贵的检测阻碍了对个人的诊断，也阻碍了遏制病毒传播的公共卫生努力。

合并测试，即同时处理多个单独的样本，可能是一个提高测试效率的强大工具。如果汇总测试结果为阴性，则该汇总测试中的所有样本都被认为为阴性，从而消除了进一步测试的需要。如果合并样本为阳性，则需要再次对该测试组中的单个样本进行单独测试，以确定哪些特定样本为阳性。尽管在COVID-19大流行期间实施了集中检测，但当病原体在社区广泛传播时，其有效性就会受到限制。在这种情况下，大多数汇总样本可能呈阳性，需要进行额外检测以确定每个汇总样本中的阳性个体。这种验证性测试消除了集中测试所获得的任何效率。

为了确定在广泛爆发期间更有用的方式进行汇集测试的方法，该团队开发了一种模型，用于如何在爆发期间识别人口中受感染的人群的SARS-COV-2感染变化的型号。这给了研究人员如何非常详细的图片测试敏感性受池大小和SARS-CoV-2流行率的影响。然后，他们使用这个模型来确定不同场景下的最佳联合测试策略。利用该模式，可根据社区的可用资源调整检测工作，以尽可能少的检测最大限度地增加确诊的感染人数。即使在资源严重受限的实验室，该团队也创建了简单的集中测试方案，每天可以识别出比单个测试多20倍的受感染者。

“我们的作品是评估汇集测试作为公众的强大研究健康而不是单纯用于SARS-CoV-2和其他病原体的临床工具，”海伊说。

哈佛大学陈学院的研究员Madikay Senghore也参与了这项研究。

本研究由美国布罗德研究所、美国普通医学科学研究所(#U54GM088558)、美国国立卫生研究院(1DP5OD028145-01)、沃顿商学院和美国国家科学基金会(IIS 1837992)资助。

Brian Cleary, James A. Hay, Brendan Blumenstiel, Maegan Harden, Michelle Cipicchio, Jon Bezney, Brooke Simonton, David Hong, Madikay Senghore, Abdul K. Sesay, Stacey Gabriel, Aviv Regev, Michael J. Mina, Science Translational Medicine，2021年2月23日上线，DOI: 10.1126 / science.abf1568。

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