專家提”組測試”方式 使更多美國人獲新冠病毒檢測

據ABC報道 當美國最高級別衛生官員周二在國會議員面前作證時，如何處理新型冠狀病毒的主要重點是川普政府讓更多美國人得到新冠病毒測試能力，這也是疫情爆發後，被美國人視為重新開放經濟的關鍵安全因素之一。

儘管衛生與公眾服務部助理部長布雷特·吉羅爾（Brett Giroir）表示每周進行的測試工作不斷擴大，但共和党參議員羅姆尼表示，他發現美國「沒有任何記錄可以慶祝」。

最近幾周，美國大幅提高了新冠病毒測試速度，以至於官員們說，全國範圍內已經進行了超過900萬次新型冠狀病毒測試。

專家表示，要完全重新開放美國，美國的能力必須要更大，儘管需要進行的測試總數和必要的重新測試數量仍存在爭議。

但是一些研究人員說，可能存在一種方法來幫助解決測試難題—即不是更多地產生試劑，而是進行被稱為「組測試（group testing）」集體測試方法。

簡而言之，該方法涉及將多個樣品混合在一起進行一次測試，這從理論上可以揭示該組總體上是冠狀病毒陽性還是陰性。報道稱，該方法仍存在一些明顯的缺點和懸而未決的問題，但它的支持者表示，如果可行，它將擴大當前的一對一的測試與個人比例，並可以覆蓋更多的美國人。

在美國兩所大學的經濟學家和數據科學家的帶領下，一些學者希望通過將每個家庭變成一個單獨的小組，並在方程式中添加一些統計演算法，以將測試擴展到足以覆蓋整個國家和家庭範圍的方法。

波士頓大學經濟學教授科特利科夫（Laurence Kotlikoff）說：「如果可以對每個人進行測試，就可以捕獲並消滅該病毒。」

「我們需要繼續主動進攻。我們現在是在被動防守」，他說。

儘管存在許多未知數，包括對小組測試是否足夠精確的擔憂，以及對從未嘗試過大規模嘗試的認識程度，但波士頓兒童醫院（Boston\’s Children\’s Hospital）的流行病學家約翰·布朗斯坦（John Brownstein）博士說，這一概念值得探討。

布朗斯坦對ABC說：「這將提高效率並實現大規模測試，而這正是我們現在迫切需要的。」

他說，疫情中期永遠不是嘗試新科學方法的最佳時機，但他說：「只要我們能夠確定假陽性和假陰性的指標，該方法是可行的。」

哈佛大學全球健康研究所所長賈哈（ Ashish Jha）博士表示，在較小的範圍內，他一直「推動很多州與白宮討論合併測試的問題，因為合併測試確實可以作為篩選檢測方法。」

即使在全國範圍內進行「組測試」不能解決美國的測試問題，賈哈也建議通過在療養院，食品加工廠和監獄等人群密集的地方進行測試。

波士頓大學經濟學教授,2016年大選參選人克里寇夫（Laurence Kotikoff）說他已將國家範圍的小組測試計劃傳達給了白宮新型冠狀病毒工作隊的一些成員，但到目前為止，他還沒有收到政府的任何回復。

負責監管測試設備和程序的食品藥品監督管理局FDA說，他們已經了解到了這一計劃。

FDA發言人周二對ABC，「 FDA對各種新穎的測試想法持開放態度，並鼓勵所有測試開發商與我們聯繫，討論可能的驗證方法。」

研究人員說，通過使用數學演算法，他們可以用更少的測試來識別陽性病例。在此圖中，每個圓圈代表一個家庭。紅色圓圈表示新冠冠狀病毒陽性家庭，藍色點表示假陰性家庭，橙色表示假陽性家庭。（康奈爾大學）

在一個較小的規模上，美國已經嘗試了一種針對新型冠狀病毒的「組測試」版本，用於內布拉斯加州的一項研究，該研究已於上個月發表在《美國臨床病理學雜誌》（American Journal of Clinical Pathology）上。

該研究總共使用了幾十個標本，然後將幾個樣品分組在一起。然後，使用測試檢查整個組是否為陽性。如果是，則對單個樣本進行其他測試，以嘗試識別出異常的樣本。

但是，如果結果為陰性，則表明改組中的每個樣本都不含病毒，整個過程僅需進行一次測試即可。

在內布拉斯加州的研究中，研究人員確定將5個樣本混合在一起是正確的單位，並表示使用這種方法效率提高不少，減少了約57％的樣本使用量。

「小組測試將減少確定誰是陽性或陰性所需的測試數量」，內布拉斯加林肯大學（University of Nebraska-Lincoln）統計系教授，比爾德（Chris Bilder）對ABC說。

克里寇夫提出的更大全國範圍的測試在康奈爾大學數據科學家弗雷澤（Peter Frazier）尚未發布的白皮書中進行了更詳細的描述—「整個家庭都會將自己的混合樣本寄到實驗室」。

然後將樣本與約60個其他家庭混合在一起，組成一個更大的群體。總共約有4000個家庭（每組60個）將使用約120個測試套件同時進行測試。

如果一組呈現陰性，則該組中的所有60個家庭都可以清除。

通過使用一些數學概率計算並比較測試呈現陽性群組，並有可能確定哪個特定家庭最有可能是陽性的。然後，衛生部門會鼓勵這些家庭自我隔離至少兩周。

該系統的研究人員聲稱可以一次使用大約120次測試對大約10,000人進行檢測，而僅占是目前每個人單獨測試所需的測試套件數量的一小部分。

為了在全國範圍內實施該想法，研究人員估計，美國至少需要每月進行大約600萬次測試。根據公開的追蹤數據，美國在本月初的一周內進行了約200萬次測試，而研究人員說這是可以克服的障礙。在最初的大規模測試之後，可以在較小規模上進行故障點的其他測試。

弗雷澤博士還說，該方法以及有效的聯繫人追蹤功能，可以提供「使每個人重返工作崗位並返回工作地點的能力」，並通過此測試方法或多或少地「為恢復正常經濟提供幫助」。

弗雷澤還說，他在康奈爾大學的一些在人口醫學，分子生物學以及動物醫學方面的學術人員正在研究如何在大學中使用小組測試。