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冠状病毒抗体试验

首席图像©谢培龙/ Adobe Stock

随着白天越来越长,天气越来越热,人们都渴望出门。夏季来临之际,家庭主妇的订单正在增加。但在没有冠状病毒疫苗的情况下,许多认为自己可能已经接触过的人正在寻求次优选择:冠状病毒抗体测试或抗体筛查。

但专家警告说,今天的抗体测试可能会带来虚假的安心。

“仅仅因为人对这种病毒的抗体反应并不意味着他们受到防止被重新感染的,”哈佛大学病理学家David Walt,告诉《华尔街日报》。

这是低调。

与诊断测试不同,抗体筛查不会告诉你是否被冠状病毒感染。相反,它测量你血液中抗体的存在——一种对过去感染的免疫反应。免疫反应是你的身体在初次感染后逐渐形成的。有时它直到恢复后才出现,但它通常会持续一段时间。

最有效的冠状病毒抗体可以阻断刺突蛋白。

我们的血液中有无数的抗体,每次感染都有不同的抗体。它们被设计成一支专门的军队来对抗病毒和细菌,能够感知老敌人并消灭它们。但并不是所有的抗体都是一样的。最有效的冠状病毒抗体可以阻断刺突蛋白,这是病毒用来解锁并进入人体细胞的主要表面蛋白。如果病毒不能进入细胞,它就不能感染细胞。

但并不是所有冠状病毒抗体试验在市场上测试最重要的中和抗体,刺突蛋白的RBD(受体结合域)。目前许多抗体测试的可靠性也不确定。

最初,抗体测试正在开发和销售,以便与不可靠的结果进行循环。5月,通过发出更严格的FDA来遏制规定在测试中,声明它们必须有90%的“敏感性”——这意味着如果你是阳性的,你只有10%的机会得到假阴性结果——以及95%的“特异性”——这意味着如果你是阴性的,你只有5%的机会得到假阳性结果。

听起来很准确,对吧?但是,假设一个人的RBD抗体检测呈阳性,这是否意味着他对未来的冠状病毒感染具有免疫力?答案是…“meh”。

正面测试实际上意味着不同的地方不同的东西

即使是声称在“灵敏度”和“特异性”上准确率都达到99%的测试也可能会产生误导。这是因为检测能否产生有意义的结果取决于其准确性和COVID-19在当地人口中的真实流行程度。

在感染稀有的地方,阳性结果并不大意。

即使是声称在“灵敏度”和“特异性”上准确率都达到99%的测试也可能会产生误导。

如果只有1%的人真的有COVID-19抗体,而你的检测灵敏度为99%,那么你将对几乎所有真正有COVID-19抗体的人——约1%的人——得到真正阳性的结果。太好了。但是如果你的测试是99%的“特异性”,那么你将会在没有接受测试的人中得到1%的假阳性结果——大约是另外1%的人!

所以总的来说,大约2%的人会检测出阳性,但这些阳性的人中有一半是错误的。这意味着如果你在这样的地方做了一个阳性的抗体测试,结果是错误的几率是50/50。(在现实中,大多数测试不到99%的准确性。)

“在纽约市,或在底特律,新奥尔良,西雅图 - 这些领域具有很高的流行 - 我认为(积极的结果是)更有可能是一个真正的积极态度,”匹兹堡的Upmc儿童医院约翰威廉姆斯告诉《华尔街日报》。

例如,在纽约,关于21%的城市根据状态的抗体调查,可能在其流行病中感染。Andrew Cuomo尚未释放有关测试的准确性的细节,但如果他们使用了一个非常可靠的测试,则具有99%的特异性,这意味着大约20%的人真正被感染,只有1%的人有误报。

换句话说,在纽约,因为有那么多人真的感染了病毒,抗体阳性检测结果准确的几率是20比1。

但威廉姆斯担心那些积极结果不太可靠的地方。“我真的担心,假阳性检测带来的虚假安全感会让人们放松警惕。”

我们还不太了解COVID-19的免疫

即使您已经测试了正确的抗体,得到了正面的测试结果,并且该测试是准确的,这仍然不一定意味着你是自由的。

疾病预防控制中心警告抗体检测呈阳性,你还是应该采取保护措施,比如保持社交距离,洗手和戴着面具。科学家们尚未知道有先前的covid-19感染的人是否可以再次感染,或者如果抗体阳性的人,但积极感染的人可以将其传递给他人。

“我们真的不了解免疫反应的安全性或快速的鲁莽或快速地说,在踢出之前你绝对不能感染其他人。产生的免疫记忆也可能是非常个性的,由年龄,健康状况等因素决定,等等,所以毯子陈述很难,“哈佛病学家凯特杰弗里耶在电子邮件中告诉弗里希思。

也就是说,来自Covid-19感染的免疫反应可能与其他感染不同:它可能是或多或少的保护,或者比其他人更长或更短的时间。虽然,我们不太了解肯定两项研究在猴子里表明抗体可能在一段时间内提供免疫力。

这并不意味着冠状病毒抗体检测毫无价值——当症状不再存在时,抗体检测可以检测出感染迹象,识别出轻度疾病但当时没有进行检测的人。

“我们知道,一大部分的人有无症状感染或非常轻微的感染,从未进行过测试。因此,没有抗体测试没有办法感染,”UCSF传染病专家Chaz Langelier在新闻界释放

即使冠状病毒抗体测试没有回答所有问题,它仍然可以帮助研究人员计算Covid-19的普及并预测疾病的传播,帮助我们为未来做好准备。

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