科技日报北京10月22日电(记者 张梦然)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。
加拿大圆周理论物理研究所科学家维尔弗雷德·恩迪冯、尼尔·塔洛克及他们的同事，此次提出了一种数学算法，通过使用合并的平行PCR检测来优化新冠病毒感染的筛查。该方法的基础是将一组样本分成多个子样本，并将它们重新组合，使其仿佛处于一个高维立方体中一样。如果有一个样本新冠病毒检测呈阳性，那么立方体上对应阳性池的坐标就会立即把它识别出来。否则，随着使用算法对子样本进行重新排列，可能需要进行额外的检测。子样本组的大小可以优化；随着流行率的降低，子组可以变大，以确保通常只需要的两轮检测。
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。
