Direct on-the-spot detection of SARS-CoV-2 in patients
Notice bibliographique
Résumé
Many countries are currently in a state of lockdown due to the SARS-CoV-2 pandemic. One key requirement to safely transition out of lockdown is the continuous testing of the population to identify infected subjects. Currently, detection is performed at points of care using quantitative reverse-transcription PCR, thus requiring dedicated professionals and equipment. Here, we developed a protocol based on reverse transcribed loop-mediated isothermal amplification for the detection of SARS-CoV-2. This protocol is applied directly to SARS-CoV-2 nose and throat swabs, with no RNA purification step required. We tested this protocol on over 180 suspected patients, and compared the results to those obtained using the standard method. We further succeeded in applying the protocol to self-collected saliva samples from confirmed cases. Since the proposed protocol can detect SARS-CoV-2 from saliva and provides on-the-spot results, it allows simple and continuous surveillance of the community. Impact statement Humanity is currently experiencing a global pandemic with devastating implications on human health and the economy. Most countries are gradually exiting their lockdown state. We are currently lacking rapid and simple viral detections, especially methods that can be performed in the household. Here, we applied RT-LAMP directly on human clinical swabs and self-collected saliva samples. We adjusted the method to allow simple and rapid viral detection, with no RNA purification steps. By testing our method on over 180 human samples, we determined its sensitivity, and by applying it to other viruses, we determined its specificity. We believe this method has a promising potential to be applied world-wide as a simple and cheap surveillance test for SARS-CoV-2.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».