[论文解读] Purim: a rapid method with reduced cost for massive detection of CoVid-19

Benjamin Isac Fargion, Daniele Fargion+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 26, 2020

COVID-19 diagnosis using AI参考文献 12被引用 4

一句话总结

Purim 是一种新颖的低成本、高通量的 SARS-CoV-2 大规模筛查方法，通过将患者样本分组 pooling，集体检测，并利用检测结果的交叉相关性，以最少的个体检测识别出感染者。该方法可将检测成本和时间减少高达 98%，仅需传统个体 PCR 所需检测数的 2%–3%，即可筛查数千人，实现快速的全民筛查和早期疫情暴发检测。

ABSTRACT

The CoVid-19 is spreading pandemically all over the world. A rapid defeat of the pandemic requires carrying out on the population a mass screening, able to separate positive from negative cases. Such a cleaning will free a flow of productive population. The current rate and cost of testing, performed with the common PCR (polymerase chain reaction) method and with the available resources, is forcing a selection of the subjects to be tested. Indeed, each one must be examined individually at the cost of precious time. Moreover, the exclusion of potentially positive individuals from screening induces health risks, a broad slowdown in the effort to curb the viral spread, and the consequent mortality rates. We present a new procedure, the Purified by Unified Resampling of Infected Multitudes, in short Purim, able to untangle any massive candidate sample with inexpensive screening, through the cross-correlated analysis of the joint speciments. This procedure can reveal and detect most negative patients and in most cases discover the identity of the few positives already in the first or few secondary tests. We investigate the the two-dimensional correlation case in function of the infection probability. The multi-dimensional topology, the scaled Purim procedure are also considered. Extensive Purim tests may measure and weight the degree of epidemic: their outcome may identify focal regions in the early stages. Assuming hundreds or thousand subjects, the saving both in time and in cost will be remarkable. Purim may be able to filter scheduled flights, scholar acceptance, popular international event participants. The optimal extension of Purim outcome is growing as the inverse of the epidemia expansion. Therefore, the earlier, the better.

研究动机与目标

• 为应对遏制疫情传播所迫切需要的快速、低成本、大规模 SARS-CoV-2 检测。
• 克服当前个体 PCR 检测在大规模应用中耗时长、成本高的瓶颈。
• 开发一种高效识别 pooled 样本中感染个体的方法，而无需对所有人进行个体检测。
• 通过可扩展的检测手段测量并量化各地区疫情传播情况，实现对疫情暴发的早期检测。

提出的方法

• Purim 将 N 名个体的样本合并为一次检测；若结果为阳性，则将该组进一步划分为子组（例如行和列）进行二次检测。
• 该方法采用二维 pooled 样本阵列——水平和垂直子组——实现交叉相关性分析，以精确定位感染者。
• 该方法依赖子组检测结果的交叉验证，通过识别阳性交集来确定感染者，即使存在假阳性结果也能有效识别。
• 通过‘镜像’或‘阴影’效应产生的假阳性，可通过对可疑候选者进行最少数量的额外个体检测予以解决。
• 该流程可扩展至多维拓扑结构，并可应用于大规模人群（如 10,000 名个体），使用 2·N² 个子测试。
• 该方法假设感染概率较低（<1%），并能容忍样本稀释，即使病毒 RNA 被稀释 10–100 倍，仍保持有效性。

实验结果

研究问题

• RQ1 是否可以通过 pooled 检测策略显著减少大规模 SARS-CoV-2 筛查所需的 PCR 检测次数？
• RQ2 如何利用 pooled 子组检测结果的交叉相关性，以高精度识别感染者，并最大限度减少后续个体检测？
• RQ3 在保持成本和时间效率的前提下，该方法可高效筛查的最大人群规模是多少？
• RQ4 在不同感染流行率下，尤其在低流行率环境下，该方法的性能表现如何？
• RQ5 该方法能否扩展至机场筛查、学校复课或国家级检测活动等实际应用场景？

主要发现

• 当感染流行率低于 1% 时，Purim 相较于个体检测，可将所需检测次数减少 80% 至 98%。
• 对于 10,000 名个体的群体，Purim 所需检测数仅占个体 PCR 所需检测数的 2% 至 20%，具体取决于感染率。
• 该方法可在第一轮或第二轮检测中以高置信度识别出真正的阳性个体，极大减少后续个体检测的需求。
• 在覆盖 6000 万人的国家级测试中，Purim 可将检测成本降至个体检测成本的 2%–3%，节省数千亿美元开支。
• 该流程可实现对航班、学校或大型活动等群体的快速筛查，使绝大多数人安全返回，同时仅隔离少数感染者。
• 该方法在疫情早期应用时最为有效，其效率与疾病传播速率成反比。