Tuesday 1/4/2022 658 MIT要用量子物理技术检测病毒关于核酸检测假阳性率的论文相对率和绝对率

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MIT要用量子物理技术检测病毒

昨天看到一个新闻，公布在MIT自己的网站上，是MIT新闻部门2021 年 12 月 20 日发布的。

【基于量子物理学的传感器可以检测SARS-CoV-2病毒

数学模拟表明，新方法可以提供更快、更便宜和更准确的检测，包括识别新的变异。

一种检测导致 Covid-19 的病毒是否存在的新方法可能会导致检测速度比现有检测方法更快、成本更低，并且可能更不容易出现错误结果。研究人员表示，虽然这项基于量子效应的工作仍处于理论阶段，但这些探测器可能适用于检测几乎任何病毒。

麻省理工学院博士生 Changhao Li在周四发表在Nano Letters杂志上的一篇论文中描述了这种新方法；Paola Cappellaro，核科学与工程和物理学教授；滑铁卢大学的 Rouholla Soleyman 和 Mohammad Kohandel。】

一看就是一位华裔学生，李常浩？

【现有的 SARS-CoV-2 病毒检测包括检测特定病毒蛋白的快速检测，以及需要数小时处理的聚合酶链反应 (PCR) 检测。这些测试都不能高精度地量化存在的病毒量。即使是黄金标准的 PCR 测试也可能有超过 25% 的假阴性率。相比之下，该团队的分析表明，新测试的假阴性率可能低于 1%。该测试也可能足够灵敏，可以在一秒钟内检测到几百条病毒 RNA。】

咋就没提一下有多高的假阳性率呢？据说高达75%，75%的假阳性和20%的假阴性，真应了PCR技术发明人的说法，这技术不是用来检测病毒感染的。

这种新方法的原理是什么？

【这种新方法利用了微小钻石中的原子级缺陷，称为氮空位 (NV) 中心。由于钻石晶格中发生量子效应，这些微小缺陷对微小扰动极为敏感，并且正在探索用于需要高灵敏度的各种传感设备。

新方法将涉及用一种材料涂覆包含这些 NV 中心的纳米金刚石，该材料与它们磁耦合，并且经过处理仅与病毒的特定 RNA 序列结合。当病毒 RNA 存在并与这种材料结合时，它会破坏磁性连接并导致钻石荧光发生变化，而这种变化很容易被基于激光的光学传感器检测到。

研究人员说，该传感器仅使用低成本材料（所涉及的钻石比灰尘小），并且可以将设备放大以一次分析整批样品。钆基涂层及其 RNA 调谐有机分子可以使用常见的化学工艺和材料生产，用于读取结果的激光可与廉价、广泛使用的商用绿色激光指示器相媲美。】

关于核酸检测假阳性率的论文

在NIH收录的这篇论文中，给出的例子显示，PCR测试在感染人数越少的情况下，其假阳性的错误率就越高：

【在诊断示例中，每 10,000 个人将有 1000 名感染者和 9000 名未感染者。在感染者中，950 人将被检测到（真阳性），50 人将被遗漏（假阴性）。对于 9000 名未感染的人，8820 人将正确进行阴性测试（真阴性），180 人将呈阳性（假阳性）。阳性预测值 (PPV) 是所有阳性测试中真阳性的比例，在本例中为 950/(950 + 180) 或 84%。因此，大多数阳性测试都是真阳性。

对筛查场景进行相同的计算，10,000 个人中有 100 人被感染，9900 人没有感染。该测试将检测到 95 名感染者，其中 5 人为假阴性。对于没有被感染的人，9702会被正确诊断，198会被误报。PPV 为 95/95 + 198 或 32.4%。在这种情况下，2/3 的阳性结果是假阳性。对于 0.1% 的流行率，PPV 降至 4.5%。】

这个数据是基于FDA对核酸检测的要求来的：【对于临床评估，FDA 建议测试 30 个阳性临床样本和 30 个单独的阴性样本，并将考虑中的测试结果与现有的高灵敏度 EUA RT-PCR 测试进行比较。可接受的临床表现定义为至少 95% 的正负百分比一致性（PPA 和 NPA）。对于筛查适应症，PPA 建议保持在 95% 以上，NPA 提高到 98% 以上，以减少假阳性测试结果。】

所以，98%和95%的要求看似很高，在不同场景下建立个简单数据模型一模拟，这数据就是个屁！

可见用核酸检测来核查是多么不靠谱的一件事情。更不要说核酸检测本身的CT值可以天高，还检测的只是基因片段，根本不是病毒本身。

相对率和绝对率

在过去的两年里，我们看到了很多对数据的解读，其中相对和绝对率被用在很多宣传中，前两天看到的一个帖子讲了这两种百分比的例子，不管是相对率还是绝对率都可以用来吓唬民众。

【统计学和数据科学中的绝对与相对统计表示。

作为示范，我将我在一个假设奶牛场的 200 头奶牛分成两群 100 头奶牛，以方便管理。在牛群 A 中，1 头奶牛患有乳腺炎，而在群 B 中，2 头奶牛患有乳腺炎。

当我说牛群 A 中 1% 患有乳腺炎，而牛群 B 中 2% 患有乳腺炎时，我引用了一个相对数字，其中一个数字取决于另一个数字，如 100 人中有 2 人是牛群 A，100 人中有 4 人是牛群 B .

当我说 B 群的乳腺炎比 A 群多 100% 时，我引用的是一个绝对数字，其中我引用的数字与另一个数字无关。

这意味着虽然绝对数字在决策中肯定占有一席之地，例如我必须特别注意牛群 B 的健康，但同时它也是一个误导性指标，因为它表明存在大规模的健康危机牛群 B 而 2% 的相对数量可能仍然在可接受的乳品管理范围内。

因此，绝对数字经常被用来歪曲数据。您是否注意到与 Covid 有关的所有数据都是绝对数字？因此，到 2022 年 1 月一日，我们新增了 11,754 例病例、193,104 例活跃病例、43,160 例新检测和 84 例死亡病例。是的，这些数字听起来很可怕，而且经过验证。但它们都是绝对数，而不是相对数。那里隐藏了两个相对数字，因为您可以将 11,754 个新案例划分为 43,160 个新测试，并计算出 27.2% 的阳性率。

这些绝对数字还隐藏着其他东西，因为仅在上周二，就只有 7,216 例新病例，只有 25 例新死亡。如果您是宣传员，您会使用绝对数字并说仅在本周内，新的 Covid 病例增加了 61% 以上，Covid 造成的可怕死亡人数增加了 297%。

我毫不怀疑这些确切的恐怖统计数据（全部经过验证）将被媒体用于他们的大而可怕的头条新闻。然而有一点被忽略了，那就是上周六是圣诞节，上周一也是公共假期，而这个周六是元旦。每年的这个时候，关键人物都在休假，而且每天必须通过电子邮件发送给 NICD 的统计数据在省级医院的收件箱中堆积如山。今天有一个巨大的增长，只是因为昨天是星期五，工作人员清理了他们的办公桌，包括他们整周堆积的托盘，然后提前离开去参加新年聚会。

这是为了故意制造错误印象而滥用绝对数字的危险，自 Covid 大流行开始以来，我一直在 Twitter 上这么说。

从某些角度来看，这里还有一些事实，都是完全正确的。昨天更新了圣诞节和新年之间一周的数据，有 11,754 人的 Covid 变体检测呈阳性，严重程度堪比重感冒。虽然 43,160 人接受了类似 Covid 的测试，但 72.8% 的人未检测出阳性。使用 2019 年的最新可用死亡率并使用不正确的 5800 万人口计数（不包括多达 1000 万非法移民），南非每年有 685,560 人死亡。因此，假设昨天每天平均有 1,878 人死亡，这意味着只有 4.6% 的人死于 Covid，而不一定是死于 Covid。

你现在是否对实际发生的事情有一个非常不同的了解，虽然绝对数字可能非常有用，但它们是狡猾的宣传者手中的危险工具。】

这里说是绝对比率，而其实这个有人解读为相对率，毕竟它是一组更另一组的变量之间的比较，而不是同一组内有效数和总数的百分比，那个才算是绝对比例。

总之，大家可以看出做宣传的人为了自己的目的，总是可以在这两者之间选择对自己有利的那个数据来说事儿。

就像疫苗的有效率就是用了接种组和安慰剂组的住院人数相比计算出来的相对有效率，得出高达百分之八九十的有效率，而不是同组内不到2%的绝对有效率。