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《Nature：一种新型筛查算法或能将COVID-19的检测成本降低20倍！》

  • 来源专题：生物安全知识资源中心 | 领域情报网
  • 编译者： hujm
  • 发布时间：2020-11-04

  • 近日，一项刊登在国际杂志Nature上的研究报告中，来自爱丁堡大学等机构的科学家们通过研究开发了一种新型的数学算法，其对大规模群体进行COVID-19筛查的成本要比单独进行检测便宜20倍左右。研究者表示，应用这种新算法或能一次性对多个样本进行检测，从而就减少了所需的检测总数，并能降低人群进行COVID-19筛查的成本。

    研究者表示，这种新方法或能使早期发现疾病爆发变得更加容易，而且初步研究结果也表明，当大多数人COVID-19检测结果呈现阴性时，该方法在识别阳性病例上或许会更加有效；研究者表示，这种名为超立方算法（hypercube algorithm）的新方法目前正在非洲进行首次测试。研究人员从单个棉拭子中提取少量样本，随后混合进行测试，他们表示，即使在混合了99个阴性样本后，他们也能检测到其中掺入的单个阳性样本。

    如果最初的测试结果强调混合的样本中包含阳性样本的话，那么研究者就能利用新算法来设计后续的一系列实验，这样就能帮助研究者从混合样本中找到单一的阳性拭子，从而就能快速识别出感染COVID-19的个体。如果初次测试结果表明混合样本中并没有阳性样本，则研究者就不需要进行后续的测试了。研究者表示，这种新算法最适合进行一般人群的常规筛查，而并非针对单一患者，同时还能帮助明显降低人群的检测成本。

    目前这种新方法已经在卢旺达开始进行测试，用来筛查飞机上的乘客，而在南非，其将被用来进行橄榄球队队员的检测；最后研究者Neil Turok表示，我们希望这种新算法能在多种情况下对人群进行常规有效的筛查，而随着这种新算法的应用，未来其或有望帮助人类成功战胜COVID-19。

  • 原文来源：https://www.nature.com/articles/s41586-020-2885-5#citeas;https://news.bioon.com/article/6780339.html
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相关报告

  • 《基于简单血液检查和人工智能的新型高特异性COVID-19筛查方法》
    • 来源专题：生物安全知识资源中心 | 领域情报网
    • 编译者：hujm
    • 发布时间：2020-05-07
    • medRxiv预印平台于4月14日发布了英国谢菲尔德大学等的文章“A novel high specificity COVID-19 screening method based on simple blood exams and artificial intelligence”，研究人员开发了一种由人工智能支持的策略，以对COVID-19疑似病例进行初步筛查。 文章指出，高效的COVID-19诊断使医疗保健系统能够为患者提供更好的护理，同时保护医护人员免受疾病侵害。然而，许多国家受制于可用的检测试剂盒数量有限，设备和训练有素的专业人员缺乏。对于疑似COVID-19前往急诊室（ER）就诊的患者，及时诊断可以改善结果，甚至为医院的高效管理提供信息。在这种情况下，在ER进行初诊时进行快速、廉价且现成的检测有助于患者分流顺畅，提供更好的患者护理并减少检查的积压。 研究人员开发了一种机器学习分类器，它将广泛可用的简单血液检查作为输入，并预测该可疑病例是阳性（SARS-CoV-2感染）还是阴性（没有SARS-CoV-2感染）。基于此初始分类，可以将阳性病例转诊以进行进一步的高灵敏的检测（例如CT扫描或特异性抗体）。研究人员使用了来自巴西阿尔伯特•爱因斯坦医院的5644名患者的公开数据。着重于使用简单的血液检查，选择了16项常见检查中缺失值最少的599名受试者作为样本。在这599名患者中，只有81名患者的SARS-CoV-2（通过RT-PCR检测）呈阳性。基于此数据，研究人员建立了一个人工智能分类框架ER-CoV，旨在确定哪些患者到ER就诊时对SARS-CoV-2呈阴性的可能性比较大，哪些患者被医疗专业人员归类为疑似病例。文章指出其研究的主要目的是开发一种具有高特异性和高阴性预测值且具有合理灵敏度的分类器。 研究人员确定其构建的框架的平均特异性为92.16％ [95％CI 91.73-92.59]，阴性预测值（NPV）为95.29％ [95％CI 94.65％-95.90％]。文章表示，这些数值与其目标完全一致，即提供一个有效的低成本系统对急诊室中疑似患者进行分流。研究人员指出，该模型达到的平均灵敏度为63.98％ [95％CI 59.82％-67.50％]，阳性预测值（PPV）为48.00％ [95％CI 44.88％-51.56％]。研究人员通过误差分析发现，平均而言，45％的假阴性结果无论如何还是会住院的，因此，该模型对严重病例的错误预测是不会被忽略的，这部分缓解了该测试不高的灵敏度。该研究的人工智能模型的所有代码，称为ER-CoV，可在https://github.com/soares-f/ER-CoV公开查阅。 文章解释称，基于其模型，可以准确预测到达急诊室的疑似患者中哪些病例为COVID-19阴性，研究人员设想该框架可以在患者分流中发挥重要作用。可能最重要的结果与检测的可用性有关，而目前这在许多国家中极低。考虑到已达到的特异性，研究人员将在急诊室进行的SARS-CoV-2检测数量至少减少90％，假阴性率大约为5％。第二个重要结果与医院的患者管理有关。文章指出，其框架预测为阳性的患者可以在等待确诊结果时，立即与其他患者区分开，这可能会降低医院内部的传播率，因为在许多医院中，所有疑似病例都在同一病房中。 *注，本文为预印本论文手稿，是未经同行评审的初步报告，其观点仅供科研同行交流，并不是结论性内容，请使用者谨慎使用。
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  • 《法国研究人员测试新型呼吸检测法检测COVID-19》
    • 来源专题：生物安全网络监测与评估
    • 编译者：yanyf@mail.las.ac.cn
    • 发布时间：2020-09-18
    • 巴黎——很快，一种像呼气测醉器一样快速和简单的机器就可以被用来从呼出的空气中检测出COVID-19。来自里昂催化与环境研究所(IRCELYON - Lyon Institute for research on catalyse and The Environment)的研究小组正在研究对呼出空气中挥发性有机化合物(VOCs)的分析，以检测COVID-19。 IRCELYON的副主任Christian George告诉《生物世界》:“我们应用了我们在大气化学和空气质量方面的专业知识来测试这个新方案，它通过分析患者呼出的空气来检测COVID-19病毒。” 原理和酒精测试相似 IRCELYON是法国国家科学研究中心和位于里昂的克劳德·伯纳德大学的联合研究项目，该大学专门研究大气和环境物理化学。多年来，他的团队一直在开发测量空气的新技术，“用从微米到纳米的超细颗粒的可再生量化，”George说。 这个想法并不新鲜:1954年，酒精测试仪可以分析血液中的酒精含量。从那以后，研究人员发现呼出的空气中含有数千种由我们的新陈代谢产生的分子，它们的组成根据我们的健康状况而变化。在感染过程中，我们的细胞被病毒控制并产生病毒蛋白，从而损害了它们的大部分正常活动。因此，感染者从肺部排出的颗粒可能与健康人的不同。 人类呼吸中挥发性有机化合物的分析一直是人们研究的课题。然而，大多数人都遇到了同样的障碍:可作为疾病标记的挥发性分子的浓度一直非常低，通常在万亿分之一到十亿分之一之间。“更糟糕的是，作为一个潮湿和炎热的环境，呼出的空气不适合测量，并挑战了结果的可靠性，”乔治说。这种方法在纸面上很有前景，但在实际应用中却花费了很长时间。 IRCELYON的物理化学家团队与另外两个研究团队，以及里昂一家医院的传染病专家和重症监护团队合作。因此，位于里昂的INSERM传染病研究中心(CIRI)、克罗伊斯-鲁兹医院重症监护室和感染疾病室一直在提供针对COVID-19的临床数据，并为COVID-19项目开展呼吸测试的临床方面的工作。 里昂分析科学研究所(ISA)研究了这种新诊断技术背后的统计模型，ISA是欧洲最大的研究中心之一，专门从事理论化学、建模、生物化学、分析化学和物理研究。里昂研究项目得到了Auvergne ronne - alpes地区、法国政府和欧洲区域发展基金(ERDF)提供的资助。 新一代挥发性有机化合物质谱仪 瑞士Tofwerk AG公司为这个研究项目提供了特别设计的尖端质谱仪。Tofwerk最近推出了Vocus PTR-TOF，这是新一代质子转移反应质谱仪，可以在工业和实验室中对VOCs进行灵敏、实时的检测。“我们的仪器通常用于大气科学分析清洁空气。Vocus trr - tof正在各种应用中进行试验，从检测钻井平台的排放到在实验室样本中识别芬太尼，”Tofwerk的首席执行官Marc Gonin告诉《生物世界》。 Tofwerk的Vocus PTR-TOF是一种敏感的在线VOC分析仪，可以同时检测数百种挥发性化学物质，含量为万亿分之几。气体样品直接分析，不需要任何准备，结果在极高的速度实时报告。在呼吸分析方面，Vocus PTR-TOF配备了一个加热的呼吸口和一次性的非再呼吸口器，以避免潜在感染患者之间的疾病传播风险。这个便携式系统大约有家用冰箱大小，重350磅，几乎可以安装在任何地方，包括临床检查室或筛查检查点。 George说:“Tofwerk公司生产的这种新设备符合我们的标准，检测阈值超低，灵敏度水平为千万亿分之一(1 ppq: 10-12)，而其他技术的平均灵敏度为十亿分之一(1 ppq: 10-9)。”此外，VOC的测量不受样品相对湿度的影响。该系统的质量分辨率可达1.5万，能够识别复杂化合物中的等压化合物，并且该系统具有用户友好的数据采集接口和用于分析高分辨率数据的后处理图形软件。 鉴定COVID-19挥发性有机化合物特征的临床试验 在过去的五个月里，里昂研究联盟一直在克罗伊斯-鲁兹医院的重症监护病房和传染病病房测试这种设备。乔治说:“当一个人向该设备呼气时，我们会记录呼出空气的化学成分。”他补充说，每次呼气每秒包含3万条信息。他的团队与ISA研究人员进行了统计处理，以找出是什么信息将COVID-19患者与健康人区分开来。最初的计算表明，它们确实可以区分感染的人和健康的人。 在数十人身上使用了三个月后，该设备进入了第二阶段的试验，其中20人感染了病毒，其他人没有。乔治说:“这是关于识别患者呼吸中COVID-19的特征，也就是说，在患者每秒钟呼出的空气中测量的3万个字节信息中，有数千个特定于COVID-19的挥发性有机化合物。” 由ISA领导的在医院收集的数据正在进行严格的数学分析，以确定COVID-19的潜在分子生物标记物。他说:“初步结果显示，我们的方向是正确的。然而，我们仍然保持谨慎，因为我们的目标是在年底之前提出精确和可重复的结果，”George说。克罗斯-鲁兹医院重症监护室主任让-克里斯托夫•理查德说:“这种快速检测意味着我们可以立即得到结果，然后将患者转移到医院的正确位置。因为我们有几种有效的治疗方法，我们可以越快的诊断，我们可以越快的治疗他们。” 同时对数百种挥发性有机化合物进行量化的能力为强大的呼吸指纹识别打开了大门，从而可以根据独特的新陈代谢和挥发性有机化合物标记检测出COVID-19或其他感染，如退伍人员疾病或癌症。与基于swb的COVID诊断方法相比，收集和分析每个样本需要几分钟到几小时的时间，Vocus pt - tof的实时特性显示了每分钟筛选一个或更多的人的潜力。问题将是，如何使这项技术更小，更便宜。这台新设备价值46万美元。
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