“三陰”感染者出現,如何揪出“躲貓貓”的新冠病毒?

“三陰”感染者出現,如何揪出“躲貓貓”的新冠病毒?

(原標題:“三陰”感染者出現,如何揪出“躲貓貓”的新冠病毒?)

“三阴”感染者出现,如何揪出“躲猫猫”的新冠病毒?

圖片來自新京報官微截圖。

今天,一則消息引發了廣泛關注。據新京報報道,一位武漢來京的發熱肺炎患者2月5日在中日醫院確診為新型冠狀病毒感染。但令人意外的是,此例患者入院前三次咽拭子新冠病毒核酸檢測均為陰性,甲型流感核酸檢測陽性,因此於1月30日以重症甲型流感收入院。入院後插管上呼吸機,通過肺泡灌洗檢測才發現新冠病毒核酸陽性,並診斷為新冠病毒感染。

據報道,剛剛去世的李文亮醫生,當初也是前兩次均為陰性,第三次才測出陽性。“假陰性”患者的出現,讓許多人的神經愈發緊繃起來:為何病毒如此狡猾?

核酸檢測仍是確診的“金標準”

眾所周知,核酸檢測是快速識別“新冠肺炎”的最常見方法。在標本中能檢測出存在新冠病毒核酸的(即呈陽性),是個“金標準”,據此也能確認病人已被感染。

但這只是一個病原學標準。確診新冠病毒感染不只是看病原學標準,還要結合流行病學和臨床症狀標準來診斷。國家衛健委發佈的《新型冠狀病毒感染的肺炎的診療方案(試行第五版)》也劃分了三種診斷病例,一是疑似病例,二是確診病例,三是臨床診斷病例(限於湖北省內),且有湖北省以外和湖北省內的標準。

以確診病例而言,湖北省外的確診病例是在疑似病例的基礎上,有下列病原學證據之一的可確診:1.呼吸道標本或血液標本檢測新型冠狀病毒核酸陽性;2.呼吸道標本或血液標本病毒基因測序,與已知的新型冠狀病毒高度同源。

湖北省內的確診病例標準,還增加了一個臨床診斷病例,即疑似病例具備肺炎影像特徵者,也就是CT影像標準。這意味著,在湖北省內,CT影像陽性結果可以作為“臨床診斷病例”的判定依據,此舉也是為了保證關鍵時期“寧錯勿漏”。

廈門大學研發新型冠狀病毒的核酸提取試劑已投入生產,每週可供應4.2萬人份。 新京報“我們視頻”出品

即便如此,新冠病毒核酸陽性仍是確診的一個金標準。

“假陰性”或源於多重因素

但為何有些病人檢測多次都是陰性,還有報道提到一位患者第7次才檢出陽性?其實,這種“假陰性”是醫學中一種常見現象,這裡面的原因是複雜多樣的,涉及新冠病毒特點、試劑盒質量、採樣部位、採樣量、運輸和儲存條件,以及實驗室檢測條件和人員操作等。

而這首先是與新冠病毒的生存環境和特點有關。新冠病毒最適宜生存的環境是在肺部,在此的數量最多,濃度最大。但要採集肺部的標本進行檢測,需要進行肺泡灌洗,從灌洗液提取樣本,但這樣的操作不僅讓人痛苦,且對器官損傷較大,目前只是對上了呼吸機的重症病人才採用,不能對每一例疑似患者都進行下呼吸道標本採樣。

而且,此次的新冠狀病毒感染只是造成很多人乾咳、無痰。因此,最普遍也最簡單的採樣方式是咽拭子提取咽部樣本,但咽部的新冠病毒量相對較少。另外也有研究表明,新冠病毒在人的上皮細胞複製很慢,因此,在咽部甚至痰液內,病毒的基數都比較低,所以會在咽拭子提取樣本檢測後,屢屢產生陰性結果,但實際上是潛藏的陽性者。

還有一個因素是,可能新冠病毒也比較狡猾,很難檢測到。就像艾滋病病毒(HIV)若發現有抗逆轉錄病毒藥物的阻擊,就會假死,甚至躲藏在腸道深處,讓人無法檢測它們在血液中的存在。新冠病毒是否有這樣的特點,有待研究來確認。但一個可以推測的事實是,病人在感染前期分泌的病毒量較少,隨著病情的發展,後期病毒量增多,才能由咽拭子提取並檢測出來。

福建一新冠肺炎患者檢測5次才確診,專家:確診應更謹慎。 新京報“我們視頻”出品

此外,醫護人員採樣時的操作,對取樣部位的把握和咽拭子擦拭的輕重,以及試劑盒的保管是否得當(要在零下20攝氏度的低溫下儲存和運輸,但僅少數有冷鏈能力的物流企業可以承運)、試劑盒檢測的實驗室標準等,都會影響到檢測結果,造成假陰性。

對疑似患者,不能因檢測“陰性”就排除

因此,出現“假陰性”並不意味著試劑有問題,對此無需過度擔心。在今天國務院聯防聯控機制新聞發佈會上,國家藥監局相關負責人也表示,經過嚴格的審批程序。核酸檢測試劑產品性能能夠達到技術要求的規定,產品安全性有效性和質量可靠性可以得到保障。

但是“假陰性”患者的出現,也讓我們看到了病毒的狡猾和隱匿性,對此不可掉以輕心。對於疑似患者,一次至三次檢測都是陰性,也不能輕易就下結論,還要結合流行病學、臨床症狀的標準來判斷。同時,現在衛健委又增加了一個標準,即影像學CT的標準,但這只是侷限於湖北,並且稱為臨床診斷病例,可以等同於確診病例。

對於其他地方而言,患者相對較少,在檢測壓力並不突出的背景下,建議增加檢測的次數,並結合臨床症狀,寧可保守些,不輕易排除,避免漏掉“假陰性真陽性”的患者。

同時,我們也需要進一步提高RT-PCR檢測時提取樣本和檢測的技術水平,改進CT影像診斷的客觀標準,這個工作其實在未來也可交由人工智能(AI)通過深度學習來完成,讓新技術成為我們對抗病毒的有力武器。

□張田勘(專欄作者)


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