Сейчас, когда все страны мира вводят так или иначе запретительные меры, самым важным является правильная оценка летальности болезни. К сожалению, этому почти не уделяется внимание, однако, именно этот фактор должен определять размах запретительных мероприятий. Бесконтрольное распространение карантина способно полностью парализовать мировую экономику (что мы уже наблюдаем) и ухудшить качество жизни и вложения в здравоохранение людей на целой планете. Существует распространенное мнение, что ПЦР диагностика показывает нам точную картину, однако это не так. ПЦР-диагностика — это лишь инструмент имеющий свои ограничения. Если к этому добавляется неправильная выборка в популяции, то мы будем видеть «погоду на Марсе» вместо хоть сколько-нибудь обоснованной оценки.
Я сейчас не занимаюсь биоорганической химией, все выводы на основе университетского курса и дискуссий со знакомыми биологами и людьми, вовлеченными, в том числе в молекулярную диагностику. Если у кого-нибудь есть более точная информация по чувствительности и специфичности тестирования, можно изложить ее я добавлю в статью.
Любой бинарный тест подвержен ложно-положительным и ложно-отрицательным результатам. Если тест ложно-положительный: мы диагностировали у человека COVID, а его нет на самом деле. Если тест ложно-отрицательный: у человека есть COVID, а мы его не диагностировали. Строго говоря ПЦР в реальном времени не является бинарным тестом и может определять даже концентрацию вируса, но его интерпретация для COVID, насколько мне известно, сейчас бинарная(обнаружен/не обнаружен).
Теперь рассмотрим, на каких стадиях возможно возникновение ошибок.
ПЦР-диагностика включает в себя несколько стадий.
- отбор пробы
- донесение пробы до амплификатора
- обратная транскрипция (у нас вирус РНК-овый, а ПЦР мы делаем ДНК)
- собственно ПЦР в реальном времени
Сам по себе ПЦР в реальном времени — весьма точный метод, определяющий наличие ДНК вируса. Однако, важно чтобы ДНК вируса присутствовала! Если проба отобрана неправильно или концентрация вируса ниже предела обнаружения метода тест выдаст ложно-отрицательный результат. Также проба может быть разрушена еще до попадания в амплификатор, что тоже приведет к ложно-отрицательному результату. Особая проблема — это обратная транскрипция, если она будет произведена неправильно то амплифицировать будет просто нечего. Именно к этой части были серьезные вопросы к тесту Вектора. Также, ошибки можно допустить в процессе внесения реагентов ПЦР (теоретически есть положительный и отрицательный контроль, но накосячить можно даже с ним). То есть для получения истинно-положительного результата нужно чтобы звезды сошлись все пункты программы были выполнены правильно.
Рассмотрим теперь в каких случаях мы можем получить ложно-положительный результат. Таких вариантов несколько:
- загрязнение пробы
- неспецифическая амплификация
- техническая ошибка при настройке прибора
С загрязнением пробы все понятно, работать надо аккуратно. Сложнее с неспецефической амплификацией, она может быть вызвана, например, неверным дизайном праймеров либо плохой очисткой праймеров/реагентов. С моей точки зрения, вероятность этого не особо высока: подбор праймеров — это чисто биоинформатическая задача, которую можно, по идее выполнить один раз на уровне ВОЗ (хотя теоретически можно предположить ситуацию когда в разных регионах мира «гуляют» разные коронавирусы и некоторые могут давать положительный тест). Синтез и очистка праймеров — давно отработанная технологическая операция и с их качеством тоже не должно быть проблем.
Тем не менее, ряд тестов, в том числе тесты Вектора и CDC, критиковались за высокую долю ложно-положительных результатов. Однако, это касалось самих тестов а не всей процедуры, включающей отбор анализов, доставка пробы.
С моей личной точки зрения, по причинам изложенным выше, сейчас выше вероятность получения ложно-отрицательных результатов. Если это так, это приводит к очень печальным последствиям.
Что происходит, если у легко больного (коих подавляющее большинство) человека ложно-отрицательный результат? Он радуется и идет домой. Ресурсы системы ограничены и в этом случае никто второй раз тестировать не будет. При этом человек изымается из статистики больных, повышая наблюдаемую летальность (мы видим только тяжелые случаи). Даже если ему еще поплохеет, страховая компания просто не даст ему сделать второй тест, пока ситуация не станет требовать госпитализации. При этом, если человек прибыл в тяжелом состоянии, и первый тест отрицательный, ему скорее всего будет сделан второй тест, повышая таким образом совокупную точность диагностики. В случае же ложно-положительного теста человеку скорее всего будет проведен весь комплекс диагностических мер, взят еще один тест, сделана КТ и т. п. И у него есть шансы выйти из статистики с комментарием «Диагноз не подтвердился».
Таким образом, приведеная выше модель процесса (а это именно модель, обратите внимание), приводит к исключению из статистики легко больных даже! в случае развернутой ПЦР диагностики.
Но ситуация еще интереснее, большая часть случаев COVID проходит с симптомами не требующими внимания врача. Люди могут просто не обращаться за помощью и это тоже вносит свой вклад в уменьшение наблюдаемой летальности. Это было особенно актуально месяц-два назад когда инфодемия не достигала таких масштабов как сейчас а эпидемия, предположительно, набирала обороты.
Наиболее характерным примером очень странного подхода к тестированию и ведению статитики нам продемонстрировала Италия. Практически полное отсутствие тестирования легко больных, плюс тестирование всех умерших с записью в статистику смертности от коронавируса всех у кого оказался положительным диагноз (интересно, если человека сбила машина и у него коронавирус?) — это та самая «гремучая смесь» которая приводит к огромному завышению показателя апроксимации летальности. Противоположный подход демонстрирует нам Южная Корея и Германия. В этих странах ведется посильный(!) учет легко больных, что сразу приводит к уменьшению оценки летальности почти на порядок. Но и в этих странах есть неучтенные легко больные, что должно внести дополнительный вклад в уменьшение летальности.
Таким образом, мы должны получить более точную оценку летальности как можно раньше, потому-что от нее критически зависит состояние экономики (я думаю, каждый уже ощутил это сам)
Сделать это возможно развернув в ускоренном порядке тестирование на IgG антитела, и, я полагаю, что разработка теста IgG должна быть самой приоритетной задачей сейчас. Зная это мы сможем значительно точнее оценить истинную летальность (совсем точно — только по завершению эпидемии).
Разумеется, когда-нибудь это будет сделано, и, я уверен, мы получим много сюрпризов. По личному мнению автора, даже оценки по Германии и Южной Кореи весьма завышены. В самом же оптимальном случае летальность может оказаться даже ниже вируса тяжелого сезонного гриппа (маловероятно, но возможно). Эта оценка для развитых стран, но с честной системой подсчета умерших.
! Внимание, оценки изложенные здесь являются личным мнением автора, и не основаны на каком-либо подтвержденном теоретическим базисе. Для принятия решений пользуйтесь только официальными рекомендациями ВОЗ, Роспотребнадзора, CDC или служб вашей страны проживания! Напоминаю, что по данным ВОЗ летальность COVID-19 составляет 3.4%
