用于大规模检测 2019 冠状病毒病的综合样本分析策略模拟

目的

旨在评估在 2019 冠状病毒病 (COVID-19) 大流行期间用于大规模检测的两种综合样本分析策略（常规高通量法和新型背景敏感法），强调进行人群筛查时所需实施的检测量。

方法

我们通过使用蒙特卡洛模拟法，比较适用于不同感染率和群体综合规模的两种检测策略。若使用常规高通量法，可随机形成异质样本池，以便执行聚合酶链反应 (PCR) 分析。若使用新型背景敏感法，则可在现场有目的地将相似的人员组建为同质群组，然后基于从同质群组处获得的综合样本执行 PCR 分析。在采用这两种方法的情况下，随后需单独分析检测结果为阳性的样本池包含的所有样本。

结果

与检测数量激增和疫情监测加强期间执行的个量分析相比，两种综合样本策略均可节省大量资源。背景敏感法可最大程度地节省费用：例如，针对感染率为 1％ 或 5％ 的 150,000 人进行检测，每组样本合计数为 3 至 25 个样本，则需要执行的检测量将减少 58-89％。相应地，与逐个检测相比，常规高通量策略可将检测量减少 24–80％。

结论

在大规模检测 2019 冠状病毒病期间，综合样本 PCR 筛查可节省资源。尤其是，通过使用取自同质人群的综合样本，新型背景敏感法可大幅减少筛查人群所需的检测量。综合样本法可帮助各国在较长时期内持续进行人口筛查，从而有助于遏制可预见的第二波疫情爆发。