今年2月，我写了一篇关于COVID-19的文章，当时死亡人数为425人，确诊病例为2万例。现在，仅仅六个月后，这个数字已经攀升到惊人的70万人死亡和近1900万确诊病例。虽然一些国家已经能够减缓传播，但病毒在许多地区正在加速传播。

专家警告说，阻止病毒传播和重新开放全球经济的关键是检测，然后在那些检测呈阳性的人传播疾病之前隔离他们。在热点地区，这意味着在人们上下班或上学的时候，每周对他们进行一到两次检测。斯达他说，“更安全的重新开放需要每天进行数百万次新冠病毒-19检测。”

随着新热点的发展，需求激增，美国和其他地方的检测工作一直受到供应短缺的困扰。“测试的平均延迟时间太长了，”美国国家卫生研究院(National Institutes of Health)主任柯林斯博士说这个纽约时报“这真的削弱了测试的价值，因为你做测试是为了找出谁携带了病毒，然后很快将他们隔离，这样他们就不会传播病毒。而且，当存在长时间的延迟时，很难做到这一点。”

印度是世界第二大国家，目前疫情增长最快，仅上周就增长了20%。“事实上，病例数量可能更高，因为印度是世界上最低的测试率之一，每1000人完成了大约11.8次测试，在美国，这个数字是152.98，”牛津大学的世界数据计划说。纽约杂志。

那么，如何在不使用更多测试用品和实验室时间的情况下测试更多的人呢？卫生官员越来越多地建议混合几个人的生物样本，并在一次测试中对其进行检查，以在不增加测试次数的情况下大幅提高测试能力。当疾病流行率较低时，这种方法效果最好：但以这种方式对这类人群进行检测可以增加重灾区个体检测的可用性。根据史密森尼杂志“联合检测可能是增加冠状病毒检测的最快、最便宜的方法。”

池测试的工作原理

有多种方法可以实现这些池。来自大约20人的样本合并到一个池中。对整个泳池进行一次冠状病毒检测。如果测试结果为阴性，研究人员知道他们可以继续使用另一组样本。如果检测结果呈阳性，只有到那时才能对每个人进行检测。在下面的简化示例中，一组27人可以进行12次测试。

集合测试最适合人群的大规模筛查，例如大学或工作场所的每周测试，因为集合测试最有效，阳性率较低。如果人群的阳性率很高，个体检测仍然是最好的选择。

另一个要考虑的问题是稀释对结果的影响。“池中的标本被其他标本稀释了。”克里斯Pilcher博士旧金山加利福尼亚大学的一位医学教授说：“所以，你想要在标本中检测到的东西减少了，这也导致了检测的灵敏度的相应降低。

“可以对新冠病毒进行池检测的原因是，病毒载量足够高，即使在稀释的样本中也可以检测到。来自欧洲和中国的研究表明，冠状病毒的病毒载量——衡量一个人样本中存在的病毒片段数——在典型感染中往往很快达到较高水平纳什。”

水池试验研究

印度Palakkad技术研究所的Lakshmi Narasimhan Theagarajan教授利用基于聚合酶链反应（PCR）的检测方法研究了群体检测新冠病毒-19的效率。PCR是一种广泛使用的方法，可以快速复制数百万到数十亿份特定DNA样本，使科学家能够提取非常小的DNA样本，并将其扩增到足够大的数量，以便进行详细研究。

这项研究，新冠病毒-19的集体检测：如何停止担忧并进行更多检测，研究了稀释等问题。研究发现，基于PCR的检测仍然可以很好地执行，但池检测方法应该根据人群中预计的感染率进行修改。该研究分析了不同类型分组的好处，并确定了在不同情况下最有效的方法。例如，probabil在感染率较高的地区，免疫组化测试（PGT）效果最好，而在感染率较低的地区，组合组测试（CGT）需要较少的测试。

下表显示了多阶段检测（MST）中不同值N（被检测样本数）和D（受感染样本数）所需的最大检测次数。它显示了感染率（D/N）越低，所需检测次数越少。例如，如果48次检测中的两次拭子呈阳性（超过4%），识别两个阳性的最大检测次数为24次，而不是单独检测所有拭子所需的48次检测。如果人群中的感染率低于2%，则所需检测次数将进一步减少。

Theagarajan说：“我们研究了群体测试中由于合并而产生的稀释效应，并表明即使存在稀释效应，群体测试也能表现良好。”。“我们提出了多组测试算法，这些算法可以减少对新冠病毒-19诊断进行的测试数量。我们分析了这些测试的效率，并就其实际相关性提供了见解。通过使用本文所述的算法，可以制定测试计划，使测试中心能够增加诊断数量在不增加PCR检测次数的情况下进行。

“我的研究主要集中在稀疏数据处理和统计推断领域。在过去的15年里，我一直在使用MATLAB，主要是因为它的工具箱和内置库，我不需要重新发明轮子，而是尽可能快地实现我的算法和想法；因此，我的研究有了一个快速的转机。”

生成测试计划的MATLAB代码可用在线.

在全球部署池测试

池测试已部署在全球许多地方。在里面卢旺达，他们发现它更快更经济。德国和以色列已经实施了水池测试，香港大学的一位教授建议参考这些例子提高本地测试能力。

随着越来越多的区域难以满足测试需求，池测试可能是遏制的关键。