Вычислительный анализ тестов на COVID-19 показывает, что для минимизации числа инфекций в популяции количество тестов имеет большее значение, чем чувствительность используемых тестов. Филип Чериан и Гаутам Менон из Университета Ашока в Сонипате, Индия, и Сандип Кришна из Национального центра биологических наук TIFR, Бангалор, Индия, представляют свои выводы в журнале с открытым доступом PLOS Computational Biology.
В разных штатах Индии используются разные комбинации двух основных тестов на COVID-19: очень чувствительного теста на полимеразную цепную реакцию с обратной транскриптазой (ОТ-ПЦР) и менее чувствительного экспресс-теста на антиген. Традиционное мышление считает, что подход, основанный на полной ОТ-ПЦР, в конечном итоге приведет к меньшему количеству инфекций. Хотя тесты RT-PCR более чувствительны, чем экспресс-тесты на антигены, они более дороги и не дают немедленных результатов. Таким образом, точное сочетание тестов, необходимых для оптимизации результатов с учетом ограничений по стоимости, остается неясным.
Чериан и его коллеги использовали вычислительные модели для моделирования распространения COVID-19 среди населения с учетом различных комбинаций тестов и экономических компромиссов между ними. Учитывая перемещение людей между разными местами, они подсчитали общее количество инфекций, которые могут произойти к концу пандемии по каждому сценарию.
Анализ показывает, что использование только экспресс-тестов на антигены может привести к таким же результатам в отношении общего числа инфекций, как и использование только тестов ОТ-ПЦР, при условии, что количество людей, прошедших тестирование, достаточно велико. Это говорит о том, что правительства в странах с низким и средним уровнем дохода могли бы достичь оптимальных результатов, сосредоточившись на расширении тестирования с использованием менее чувствительных тестов, которые дают немедленные результаты, вместо того, чтобы отдавать предпочтение ОТ-ПЦР.
Авторы также отмечают, что правительствам следует продолжить изучение различных комбинаций тестов, которые приведут к наибольшему сокращению числа случаев. Учитывая, что затраты на тестирование снижаются, эту комбинацию можно также регулярно перекалибровать, чтобы отслеживать, что имеет наибольший экономический смысл.
"Тесты постоянно улучшаются, и все компромиссы в пользу быстрого тестирования, даже если оно менее чувствительно," Менон говорит. "Моделирование эффектов использования различных комбинаций тестов с учетом их относительной стоимости может предложить конкретные изменения политики, которые окажут существенное влияние на изменение траектории эпидемии."