SARS-CoV-2を低感染率で特定するための集団検査戦略
Leon Mutesa1,2, Pacifique Ndishimye2,3, Yvan Butera1,2
1Centre for Human Genetics, College of Medicine and Health Sciences, University of Rwanda, Kigali, Rwanda.
Nature
|October 21, 2020
まとめ
この研究は,検査費用を削減するために,SARS-CoV-2 (重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2) のサンプルを集めるためのハイパーキューブベースのアルゴリズムを導入しています. この方法は,サンプルをかなり薄めた場合でも,より少ない検査とラウンドを使用して感染者を正確に特定します.
科学分野:
- 感染症 疫学
- 診断技術
- バイオ情報学
背景:
- 重症急性呼吸器症候群コロナウイルス2 (SARS-CoV-2) の効果的な管理は,感染者の迅速な特定と隔離に依存しています.
- 現在の逆転写ポリメラーゼ連鎖反応 (RT-PCR) 検査は正確であるが,費用がかかり,特に低所得から中所得の国々では,広範な実施に課題がある.
- 試料を集約することでコストを削減できますが,試料の希釈による偽否定を避けるために,グループサイズとテストの感度をバランスする必要があります.
研究 の 目的:
- 大量検査のコストと時間を削減するために,SARS-CoV-2サブサンプルを集めるための新しいアルゴリズムを提案する.
- 感染した個人を正確に特定するには,検査とラウンドを少なくし,特に流行率が低い場合です.
- 効率的な集団テストのための最適なグループサイズと並列検索戦略を調査する.
主な方法:
- ハイパーキューブ幾何学に基づくサンプルプーリングアルゴリズムの開発.
- 薄められた陽性サブサンプルの検出を証明する概念実証実験
- 再検査などの減量戦略の探求と,希釈による感度損失の定量化.
主要な成果:
- 提案されたハイパーキューブベースのプーリングアルゴリズムは,少数の検査とラウンドでSARS-CoV-2に感染した個人を正確に識別します.
- 概念実証実験では,前回の研究よりも100倍まで薄められた陽性サブサンプルの検出が成功しました.
- ルワンダと南アフリカで現在進行中のフィールド試験により,特に低罹患率では,コスト削減が顕著です.
結論:
- ハイパーキューブアルゴリズムを用いた大規模な集団検査は,COVID-19を制御するための有望で費用対効果の高い戦略を提供します.
- このアプローチは,人口を継続的に監視し,感染者を迅速に隔離することを容易にする.
- この方法は,感染症の集団検査のコストを大幅に削減する可能性があります.
