新算法检测合并样本即可大规模筛查，早期识别新冠患者的费用比单独检测便宜20倍

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视频介绍

英国《自然》杂志22日发表一项 传染性疾病相关研究，科学家团队 报告一种利用少量检测对大量人口 进行新冠病毒感染筛查的数学方法。 这种方法非常适合于大规模监测感染情况， 与此同时，其有助于降低大规模检测费用， 在无法负担大量检测的 低收入国家可能特别有益。 快速识别和隔离新冠病毒感染者 是控制该病毒传播的重要策略。 检测病毒RNA的PCR检测非常准确， 但每次检测费用约为30美元至50美元。 对于低收入国家来说， 这些费用尤其具有挑战性。 合并（或集中）样本一起检测， 可以提高分析效率，降低成本。 当某疾病在人群中的发病率较低， 且大多数检测结果为阴性时， 这种方法尤其有效。 标准的分组检测程序是在检测前 将样本合并成一定规模的小组。 如果一组检测结果为阳性， 则对该组中的样本逐一进行检测， 以确定阳性个体。 该方法要求在组内合并子样本时， 仍可有效检测稀释样本中的新冠病毒。 科学家团队利用在 卢旺达新冠肺炎监测期间收集的样本， 证明了当一个阳性样本与99个阴性样本混合时， 仍然可以将新冠病毒检测出来。 他们总结说，该算法有望 使早期识别感染者的费用比单独检测便宜20倍。