COVID-19大流行凸顯了疾病準(zhǔn)備和應(yīng)對中檢測的重要性，而約翰霍普金斯應(yīng)用物理實驗室（APL）及其合作者的新研究進一步強調(diào)了這一原則。該研究發(fā)表在1月2日的《柳葉刀公共衛(wèi)生》雜志上，通過模擬和分析表明，公私合作開發(fā)、生產(chǎn)和分發(fā)COVID-19診斷測試在美國大流行期間挽救了約140萬人的生命，并防止了約700萬患者的住院治療。

APL位于馬里蘭州勞雷爾，與戰(zhàn)略準(zhǔn)備與響應(yīng)管理局（ASPR）、美國疾病控制與預(yù)防中心以及MITRE公司的顧問合作開展了這項研究。“分析發(fā)現(xiàn)，測試的早期開發(fā)、制造和分發(fā)顯著減少了嚴(yán)重的COVID-19患病，”APL的計算流行病學(xué)家、研究合著者Gary Lin表示。“通過建模和模擬，我們展示了國家協(xié)調(diào)如何有效利用資源和能力。”

APL研究人員開發(fā)了一個數(shù)字孿生原型，用于模擬檢測和診斷供應(yīng)鏈。該工具用于模擬基線場景，并評估潛在大流行干預(yù)措施的影響。

在描述性分析中，研究人員利用美國政府檢測和診斷工作組（TDWG）以及參與的機構(gòu)和部門的數(shù)據(jù)，從2020年1月1日到2022年12月31日，對聯(lián)邦合作伙伴的活動和里程碑進行了映射。分析了生產(chǎn)的測試數(shù)量（TDWG）、報告的測試陽性率、報告的COVID-19病例數(shù)、住院人數(shù)以及死亡人數(shù)。然后，研究人員開發(fā)了一個基于代理的模型，以評估不同情景下檢測對COVID-19結(jié)果的影響。

研究發(fā)現(xiàn)，從2020年1月1日到2022年12月31日，大約生產(chǎn)了67億次SARS-CoV-2測試，其中包括超過15億次實驗室測試、19億次現(xiàn)場護理測試和32億次家庭測試，大約進行了27億次測試。測試能力經(jīng)歷了多個擴展階段，實驗室測試能力從2020年3月的每月約600萬次測試增長到2020年7月的每月約3400萬次測試；現(xiàn)場護理測試增加到2020年12月的每月約1.26億次測試，家庭測試增加到2022年2月的每月約9.86億次測試。基線（實際）與測試延遲情景之間的比較表明，增加的測試能力可能挽救了超過140萬人的生命，并避免了700萬次住院。

研究人員表示：“研究結(jié)果強調(diào)了強有力和快速的測試開發(fā)、生產(chǎn)和分發(fā)的重要性，以應(yīng)對未來的公共衛(wèi)生威脅。從整合數(shù)據(jù)中獲得的見解不僅僅是應(yīng)對COVID-19。它們也為我們提供了一個可擴展的框架，以有效分配資源，為未來的大流行做好準(zhǔn)備。”

此后，APL的數(shù)字孿生模型已擴展到以全危害方法監(jiān)測COVID-19、流感、呼吸道合胞病毒（RSV）和其他公共衛(wèi)生威脅的全國檢測。

參考資料：Steven Santos et al. The SARS-CoV-2 test scale-up in the USA: an analysis of the number of tests produced and used over time and their modelled impact on the COVID-19 pandemic,The Lancet Public Health (2025). DOI: 10.1016/S2468-2667(24)00279-2. www.sciencedirect.com/science/ … ii/S2468266724002792

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