[논문 리뷰] Group Testing for COVID-19: How to Stop Worrying and Test More

Lakshmi N. Theagarajan|arXiv (Cornell University)|2020. 04. 14.

SARS-CoV-2 detection and testing참고 문헌 14인용 수 21

한 줄 요약

이 논문은 감염률이 33% 이하일 경우, 특히 qRT-PCR를 활용한 군집 검사 기법을 제안하여 코로나19 진단에 필요한 검사 수를 크게 줄인다. 샘플을 풀링하고 NT, GBS, MST와 같은 알고리즘을 적용함으로써 희석 효과가 있더라도 높은 민감도(99% 초과)를 유지할 수 있으며, 이는 더 빠르고 저렴하며 확장 가능한 검사 방법을 가능하게 하며 최대 57개의 샘플을 한 풀에 모을 수 있다.

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].

연구 동기 및 목표

• 팬데믹 기간 동안 확장 가능하고 비용 효율적이며 신속한 코로나19 검사를 위한 긴급한 필요성을 해결하기 위해.
• 희석 효과가 있는 실세계 환경에서 qRT-PCR를 활용한 군집 검사의 실현 가능성과 효율성을 평가하기 위해.
• 검사 수를 줄이되 높은 진단 정확도를 유지할 수 있는 실용적인 군집 검사 알고리즘을 개발하기 위해.
• 임상 및 공중보건 현장에서 군집 검사를 구현하기 위한 지침과 오픈소스 MATLAB 코드를 제공하기 위해.

제안 방법

• 군집 검사는 다수의 개별 샘플을 하나의 검사에 통합하여 감염된 개인을 더 적은 총 검사 수로 식별하는 기법이다.
• 논문은 풀링으로 인한 희석 효과를 분석하고, 최대 57개의 샘플을 풀링해도 검사 정확도가 손상되지 않음을 보여준다.
• 주요 알고리즘 세 가지를 제안한다: NT(비적응형 검사), GBS(한계를 고려한 군집 검사), MST(다단계 검사)로, 각각 다른 감염률 조건에 적합하다.
• 감염 확률(α)과 감염 샘플 수의 상한선(D)을 이용하여 검사 설계를 최적화하고 거짓 음성 수를 줄인다.
• 정확도 향상을 위해 검사 재측정를 실시하며, 군집 검사는 감염 샘플에 대해 본질적으로 재측정 기능을 제공하므로 추가 반복 측정이 필요로 하지 않는다.
• NT 알고리즘의 실시간 구현을 효율적으로 하기 위해 사전에 조회 테이블을 계산하여 계산 부담을 줄인다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 qRT-PCR를 활용한 군집 검사에서 샘플을 풀링해도 희석 효과가 있더라도 민감도가 99% 이상 유지될 수 있는가?
• RQ2 정확도가 떨어지지 않는 한도에서 최대 몇 개의 샘플을 동시에 풀링할 수 있는가?
• RQ3 다양한 감염률 조건에서 NT, GBS, MST와 같은 다양한 군집 검사 알고리즘이 성능 면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ4 군집 검사를 통해 총 PCR 검사 수를 줄일 수 있으며, 진단 신뢰성은 유지할 수 있는가?
• RQ5 감염 확률(α)과 감염 샘플 수 상한선(D)을 어떻게 활용하여 군집 검사 전략을 최적화할 수 있는가?

주요 결과

• 감염률이 33% 이하일 경우, 군집 검사를 통해 개별 검사 대비 최대 60%의 PCR 검사 수를 줄일 수 있다.
• 감염률이 5%일 경우, 16개 샘플을 검사하려면 개별 검사 16회 대비 군집 검사 6회로 충분하여 62.5%의 감소를 달성한다.
• 최대 57개 샘플까지의 풀에서 희석 효과가 정확도에 영향을 주지 않아 대규모 풀링이 가능하다.
• 검사를 두 번 반복하는 것으로도 충분히 높은 정확도를 확보할 수 있으며, 군집 검사는 본질적으로 재측정 기능을 제공하므로 추가 반복이 필요로 하지 않는다.
• NT(비적응형 검사)는 감염 샘플에 대해 본질적으로 재측정 기능을 제공하여 추가 검사 없이도 신뢰성을 높일 수 있다.
• 최적의 군집 검사 전략은 감염률에 따라 달라진다: 감염률이 높을 경우 PGT(예: NT)가 가장 적합하고, 감염률이 낮을 경우 CGT(예: GBS 또는 MST)가 더 유리하다.