深度剖析：10合1混采，是最佳的核酸检测策略吗

作者：王韵壹、李英、熊慧卿

新冠疫情的爆发对于全球的卫生系统都是一个巨大的挑战。对于病原携带者快速准确地进行识别至关重要。RT-PCR依然是目前检测2019-nCoV的金标准。但在大规模人口筛查中，面临诸多困难和挑战。

为了对民众进行大规模的筛查，各国都对核酸检测的方法进行了相应的改良。在涉及核酸检测的诸多环节中，如何对样本的混合数量，即样本池化（Sample Pooling）策略进行评估和优化，是大幅降低检测成本与时间的题中应有之义。

谁发明了混检？

这种将样本集中起来进行测试的方法，源自于美国哈佛大学统计学家、政治经济学家 Robert Dorfman 在20世纪40年代的创举。当时，Dorfman将这种方法用于对大规模人群进行梅毒、HIV、丙肝病毒等病原的筛查，并在之后的多年中不断进行改进。

Dorfman 在1943年发表的论文，其中详细叙述了运用样本池进行大规模病原筛查的方法和优势

Dorfman法最核心的要义是将数个样本合并为一个样本池进行一轮测试，如果均为阴性，则无需复测；如果有样本池呈阳性，那么将样本池中包含的每一个样本再进行第二轮单独复测。这种方法极大降低了病原检测的负担，缩短了检验周期，因此也被沿用至今。

天使和魔鬼站在天平的两端——混检样本池的策略制订

在疫情暴发的初期，有许多国家采用了基于Dorfman法的混检方式。

2020年3月，以色列的研究人员发表了一篇基于Dorfman法的2019-nCoV混样检测早期评估，并表示可以分别在2、4、8、16、32个混样中检测到单个2019-nCoV RNA样本。并且在当混样数量达到16时，灵敏度也没有受到显著影响，但当混合32个样本时，假阴性率估计为10%。随后，来自Alcoba-Florez等人报告，在5、10、15三组不同样本池大小的检测中，5个样本的池大小的灵敏度损失最小。同样，Farfan等人也认为在5个样本混合检测时，与单样测试时结果是一致的，没有显著的灵敏度损失。

由此，我们可以看出，在混合样本检测时，样本的混合数量是一个必须经过谨慎评估的数字。

作为医学检验工作者，我们都知道RT-PCR的基本原理，是特定序列引物与RNA（或退火的DNA单链）结合，并在聚合酶的作用下引导扩增，并以几何级数增长。形成的DNA双链再与特定的荧光探针结合，从而激发探针发光，再使用荧光定量装置评估测定荧光的亮度，从而反映出核酸扩增的倍数。底物拷贝数量越多，达到设定的判定阈值（Therehold）所需的循环次数（Ct值）就更少。

图片来源：ncbi.nlm.nih.gov

尽管混检可以极大地减轻检测工作量，并且保证检测结果的及时上报。但使用传统方法对样本进行混合时，无疑会对样本造成稀释，造成底物拷贝数量的减少。而即使是不降低拷贝浓度的采样方法，也会引入更多的非靶点核酸片段（例如人基因组DNA），对扩增造成干扰。当这个Ct值的判定区间变得相对固定时，就会造成灵敏度的显著降低，稍有不慎，就会造成漏检错检，当我们面对的是风险极高的传染性病原时，这种风险就显得更加难以承担——这也是为什么在前一段时间对涉嫌违法犯罪的几家医学检测机构中，「人为稀释样本」、「多管混检」等等字眼屡屡出现。

混合检测的天平两头，站着天使和魔鬼，评估者必须非常谨慎地评估这个平衡点在哪里，否则就有可能滑向混乱的深渊。

10 in 1 混采，中国的核酸检测策略科学吗？

由上面的研究我们可以知道，科学有效的群体病原筛查必须考虑各种因素。样本池的最佳大小、地区内的患病率、预期的灵敏度、可接受的误差率、检测试剂盒的局限性等等诸多要素都会对大规模筛查产生极大的影响。

我国在2020年8月发布了《新冠病毒核酸10合1混采检测技术规范》，并且在目前的大规模常态化核酸检测中，也是最为主流的检测方式。