国家标准与技术研究所 信用:Pixabay/CC0公共域 美国国家标准与技术研究所(NIST)的一个多学科研究小组已经开发出一种方法来提高用于检测导致新冠肺炎的SARS-CoV-2病毒的初级检测的灵敏度
将他们的发现应用于计算机化的测试设备可以提高我们识别被感染但没有表现出症状的人的能力
该小组的结果发表在科学杂志《分析和生物分析化学》上，描述了一种数学技术，用于感知诊断测试数据中指示病毒存在的相对微弱的信号
当在患者的鼻拭子测试样本中发现的病毒颗粒数量较低时，这些信号可能会逃脱检测
该团队的方法有助于一个适度的信号更清晰地显现出来
“应用我们的技术可以使拭子测试的灵敏度提高10倍，”NIST物理学家、该团队论文的合著者保罗·佩特罗尼说
“它可能会发现更多携带病毒的人，但他们的病毒数量太低，目前的检测无法给出阳性结果
" 研究人员的发现证明，阳性测试的数据，当以图形形式表达时，呈现出一种总是相同的可识别的形状
就像指纹可以识别一个人一样，这种形状在这种测试中是独一无二的
只有形状的位置，更重要的是，它的大小，在绘制时是不同的，随着样本中病毒颗粒的数量而变化
虽然之前已经知道形状的位置可能会有所不同，但研究小组了解到它的大小也会有所不同
重新编程测试设备以识别这种形状，无论大小或位置，是提高测试灵敏度的关键
拭子测试采用一种称为定量聚合酶链反应(qPCR)的实验室技术，来检测非典病毒携带的遗传物质。
qPCR技术提取患者拭子样本中存在的任何病毒核糖核酸链，然后将它们繁殖成大量的遗传物质。
每当这种材料产生新的碎片时，反应就会释放出一种荧光标记，当暴露在光线下时会发光
正是这种荧光表明病毒的存在
虽然这种测试方法在实践中通常效果很好，但它对低病毒颗粒计数缺乏敏感性
测试从现有的遗传物质开始，将它加倍，然后再加倍，最多加倍40次，这样荧光标记就能产生足够的光来触发检测器
任何熟悉复利的人都知道，翻倍是一个强大的放大器，起初增长缓慢，然后飙升至高位
倍增产生的图形最初是平坦的，除了系统背景噪声的起伏，最终会有一个信号尖峰从中升起
然而，当最初的病毒计数较低时，在最初的几个周期中可能会出现错误的开始
在这些情况下，即使是40倍的放大也不能产生足够高的尖峰——或者足够亮的荧光——来超过检测阈值
这个问题可能会导致一些问题，如不确定的测试或“假阴性”，这意味着一个人携带病毒，但测试并没有揭示它
初步研究表明，在新冠肺炎的定量聚合酶链反应检测中，假阴性率可能高达30%，包括一项研究，其中胸部计算机断层扫描显示阳性病例，而拭子检测则没有
另一项研究表明，无症状和早期疾病状态与患者样本中病毒颗粒减少多达60倍有关
美国医学会八月份发表的一项研究支持无症状携带者可以传播病毒的观点
NIST大学的研究人员发现，阳性测试图的形状——一个平的、嘈杂的开始，然后是一个尖峰——甚至在目前没有触发阳性测试结果的数据中也可以找到
他们的论文提供了一个形式上的证明，即这些形状在数学上是“相似的”，类似于三角形，尽管彼此比对方大或小，但它们的角度和比例是相同的
他们将这一理论证据应用到计算机可以用来识别数据中参考形状的程序中
“我们不再受到必须通过高检测门槛的限制，”佩特罗尼说
“尖刺不需要很大
它们需要有合适的形状
" 佩特罗说，将他们的发现纳入测试将立即有助于大流行的应对，因为这将有助于更准确地确定无症状和症状前病例的数量
“本质上，降低假阴性应该有助于医生和科学家更好地控制病毒的实际传播，”他说
“很有可能我们在测试中遗漏了无症状病例
我们预计检测到的病毒核糖核酸数量的减少可能会导致大量的无症状病例
" 新的测试也不太可能产生假阳性，因为它将检查曲线是否与参考形状一致，而不仅仅是它是否超过了检测阈值
“在标准的测试协议中，有可能得到假阳性——例如，如果背景效应上升到检测阈值，没有人手动检查结果，”佩特罗尼说
“在我们的分析中发生这种情况的可能性非常小，因为数学会自动排除这种信号
" 当收集样本时，大流行响应工作人员不需要做任何不同的事情
因为该团队的方法使用了数据收集后应用的数学算法，程序员可以通过用几行计算机代码更新实验室设备软件来应用它
“我们的工作可能很容易解决，因为这是数据分析的一个进步，”佩特罗尼说
“它可以很容易地纳入任何实验室或测试仪器的协议中，因此它可以对健康危机的轨迹产生直接影响
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