[論文レビュー] Boosting test-efficiency by pooled testing strategies for SARS-CoV-2

Ricardó A. Hanel, Stefan Thurner|IIASA PURE (International Institute of Applied Systems Analysis)|Mar 22, 2020

SARS-CoV-2 detection and testing被引用数 30

ひとこと要約

本論文はSARS-CoV-2のプール検査を最適化する公式フレームワークを開発し、最適なプールサイズ、期待される効率向上、人口の感染レベルと検査誤差率の関数としての見逃し感染の境界を導出する; 実 replicationとオーストリアの例を議論する。

ABSTRACT

In the current COVID19 crisis many national healthcare systems are confronted with an acute shortage of tests for confirming SARS-CoV-2 infections. For low overall infection levels in the population, pooling of samples can drastically amplify the testing efficiency. Here we present a formula to estimate the optimal pooling size, the efficiency gain (tested persons per test), and the expected upper bound of missed infections in the pooled testing, all as a function of the populationwide infection levels and the false negative/positive rates of the currently used PCR tests. Assuming an infection level of 0.1 % and a false negative rate of 2 %, the optimal pool size is about 32, the efficiency gain is about 15 tested persons per test. For an infection level of 1 % the optimal pool size is 11, the efficiency gain is 5.1 tested persons per test. For an infection level of 10 % the optimal pool size reduces to about 4, the efficiency gain is about 1.7 tested persons per test. For infection levels of 30 % and higher there is no more benefit from pooling. To see to what extent replicates of the pooled tests improve the estimate of the maximal number of missed infections, we present all results for 1, 3, and 5 replicates.

研究の動機と目的

• 限られた検査資源の下で、検査スループットを増加させるためにプール検査を促進する。
• 最適なプールサイズ、1回の検査あたりの検査対象者数（PPT）、および見逃し感染の上限（FNPT）を計算する数学的フレームワークを導出する。
• 複製（replicates）が感染レベル全体で偽陰性と効率に与える影響を評価する。
• 実用的なガイダンスとオーストリアの例を提供する。

提案手法

• モデルは集団内の感染割合をlambdaと仮定する。
• サンプルをサイズ omega のグループにプールし、プールサンプルを検査する。
• プール検査の偽陽性率 gamma_plus と偽陰性率 gamma_minus を導入する。
• r 個の複製を用い、過半数ルールでプールを陽性と宣言する。
• プールが陽性の場合、グループ内の各個人を別々に検査する。
• プール検査が陽性となる確率 P_plus を計算する。
• 1人あたりの検査の期待値 q を計算し、PPT = 1/q とする。
• 複製と過半数ルールを用いた場合の1人あたりの検査での見逃し感染の上限 FNPT を定義する。
• gamma_minus^* を二項分布の過半数確率として導出し、FNPT を p、gamma_minus、gamma_minus^* を用いて表現する。
• 結果は感染レベル、検査誤差率、プールサイズ、および複製に依存することに留意する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 集団の感染レベル lambda および検査誤差率 (gamma_plus, gamma_minus) の関数としての最適プールサイズ omega_opt はどうなるか？
• RQ2 異なる感染レベルと複製の下で、プール検査が達成できる効率向上量（PPT）はどれくらいか？
• RQ3 プール検査の見逃し感染の上限 FNPT はどの程度か、またそれが r（複製）および gamma_minus にどう依存するか？
• RQ4 複数の複製はFNPTとPPTを意味のある程度改善するか、どの条件下でそうなるか？

主な発見

• 最適なプールサイズは集団の感染レベルが上がるにつれて減少する（例: 0.1%では約32、1%では約11、10%では約4、29%までの段階で約3–4、プール検査の利益が失われる前まで）。
• 効率向上（PPT）は感染レベルが低いと高く、0.1%で約15 PPT、1%で約5.1 PPT、10%で約1.7 PPT、感染が30%を超えるとほぼ1に近づく。
• 複製はFNPTを減らすが、全体的なPPTは複製を増やすと低下する（提示されたシナリオでは複製を増やすと約4.3 PPTとなる）。
• 複数の複製をとることは感染レベルを問わず必ずしも適切とは言えず、多くの実用的なスクリーニング用途では1回の複製で十分である。
• オーストリアの例（約1000万人口）は、0.1%感染で最適プールサイズ約32、1%感染で約11を示唆し、1つの複製を用いると約10倍の期待利益。
• FNPTはgamma_minusの増加に伴って増加し、複製による改善は控えめである。最悪ケースの見逃し感染は依然として界を持ち、例えば0.1%感染では約1/800、0.13%が見逃される可能性がある。