[論文レビュー] Group Testing for COVID-19: How to Stop Worrying and Test More

Lakshmi N. Theagarajan|arXiv (Cornell University)|Apr 14, 2020

SARS-CoV-2 detection and testing参考文献 14被引用数 21

ひとこと要約

本稿では、感染率が33%未満である場合に特に顕著にテスト回数を削減できる、qRT-PCRを用いたグループテストの手法を提案している。サンプルをプールし、NT、GBS、MSTなどのアルゴリズムを適用することで、希釈効果があっても99%を超える感受性を維持でき、最大57サンプルを1プールにできるため、高速で安価かつスケーラブルなテストが可能になる。

ABSTRACT

The corona virus disease 2019 (COVID-19) caused by the novel corona virus has an exponential rate of infection. COVID-19 is particularly notorious as the onset of symptoms in infected patients are usually delayed and there exists a large number of asymptomatic carriers. In order to prevent overwhelming of medical facilities and large fatality rate, early stage testing and diagnosis are key requirements. In this article, we discuss the methodologies from the group testing literature and its relevance to COVID-19 diagnosis. Specifically, we investigate the efficiency of group testing using polymerase chain reaction (PCR) for COVID-19. Group testing is a method in which multiple samples are pooled together in groups and fewer tests are performed on these groups to discern all the infected samples. We study the effect of dilution due to pooling in group testing and show that group tests can perform well even in the presence of dilution effects. We present multiple group testing algorithms that could reduce the number of tests performed for COVID-19 diagnosis. We analyze the efficiency of these tests and provide insights on their practical relevance. With the use of algorithms described here, test plans can be developed that can enable testing centers to increase the number of diagnosis performed without increasing the number of PCR tests. The codes for generating test plans are available online at [1].

研究の動機と目的

• パンデミック期におけるスケーラブルでコスト効率が良く、迅速なCOVID-19検査の緊急的なニーズに対応すること。
• 希釈効果を伴う現実の状況下で、qRT-PCRを用いたグループテストの実現可能性と効率性を評価すること。
• テスト回数を削減しつつも高い診断正確性を維持できる実用的なグループテストアルゴリズムを開発すること。
• 臨床および公衆衛生現場でのグループテストの実装に役立てるガイドラインとオープンソースのMATLABコードを提供すること。

提案手法

• 複数の個別サンプルを1つのテストにプールすることで、感染している個体をより少ない総テスト回数で特定するグループテスト手法を採用している。
• 本稿では、プールによる希釈効果を分析し、テスト正確性を損なわずに最大57サンプルまでプール可能であることを示している。
• 主に3つのアルゴリズムを提案している：NT（非適応的テスト）、GBS（境界付きグループテスト）、MST（マルチステージテスト）、それぞれが異なる感染率の状況に適している。
• 感染確率（α）と感染サンプル数の上限（D）を用いて、テスト設計を最適化し、偽陰性のリスクを低減している。
• 正確性を向上させるためにテストの再試行を実施しているが、グループテストは感染サンプルに対して本質的に再試行を提供するため、追加の繰り返しの必要性が低下する。
• NTアルゴリズムの効率的なリアルタイム実装のため、事前に照会テーブルを計算して、計算負荷を低減している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 qRT-PCRを用いたグループテストは、希釈効果があっても、感受性が99%以上を維持できるか？
• RQ2 テスト正確性を損なわずに、最大何個のサンプルをプールしてテストできるか？
• RQ3 感染率が異なる条件下で、NT、GBS、MSTといった異なるグループテストアルゴリズムの性能はどのように比較できるか？
• RQ4 グループテストは、診断的信頼性を維持したまま、PCRテストの総回数を削減できるか？
• RQ5 感染確率（α）と感染サンプル数の上限（D）をどのように活用することで、グループテスト戦略を最適化できるか？

主な発見

• 感染率が33%未満の場合、個別テストに比べてPCRテスト回数を最大60%まで削減できる。
• 感染率が5%の場合、16サンプルのテストに16回の個別テストが必要となるが、グループテストでは6回のテストで十分で、62.5%の削減が達成できる。
• 最大57サンプルのプールにおいても、希釈効果がテスト正確性を損なわないため、大規模なプールが可能になる。
• テストを2回繰り返すことで十分な正確性が得られ、グループテストは本質的に再試行を提供するため、追加の繰り返しの必要性が低下する。
• NT（非適応的テスト）は、感染サンプルに対して本質的な再試行を提供し、追加のテストなしに信頼性を向上させる。
• 最適なグループテスト戦略は感染率に依存する：感染率が高い場合にはPGT（NTなど）が最適であり、感染率が低い場合にはCGT（GBS や MST など）がより適している。