專家警告說，除非對 COVID-19 進行廣泛檢測，否則隨著政府重新開放更多企業和公共場所，病例將會激增。但由於對化學品和物資的需求空前，冠狀病毒感染的診斷測試仍然嚴重短缺。例如，美國每天進行數十萬次檢測，但這個數字仍然遠遠低於安全恢復正常生活所需的每日數百萬次檢測建議。
現在，美國、以色列和德國的數十名研究人員正在推行一項策略，以大幅提高診斷能力：群體檢測。科學家們認為，透過將多人的樣本彙集到幾個組中，並評估樣本池而不是個人，他們可以用更少的測試對更多人進行檢測。這種方法可能更快地檢測出不知情的疾病攜帶者，並能迅速排除未感染者。過去，這種策略曾成功用於檢測 HIV、衣原體、瘧疾和流感病例，最初是在二戰期間構想出來，用於對數千名軍人進行梅毒檢測。
德國法蘭克福歌德大學醫學院病毒研究所所長桑德拉·切塞克說：“只要我們沒有疫苗，我們就只能透過檢測和隔離感染者來阻止病毒傳播。” 2月中旬，她是首批報告無症狀者也可能傳播病毒的人之一。從那時起，切塞克一直在研究一種混合檢測技術，以識別無症狀攜帶者。以色列內蓋夫本-古裡安大學的計算免疫學家託默·赫茲說，這種方法“試圖用相同數量的測試做更多的事情”，他也在開發一種批次檢測策略。不過，有一個需要注意的地方：隨著社群感染率的上升，透過群體檢測節省資源的能力會下降。
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群體檢測是一場數字遊戲。假設您要檢查 100 個人，其中一人呈陽性。通常您需要進行 100 次診斷測試，搜尋每個人體內的病毒遺傳物質。但是透過群體檢測，您可以將這 100 個人分成五組，每組 20 人。這樣您就有五個樣本池，每個池包含 20 個樣本，每個池使用一個測試。如果前四個樣本池的測試結果為陰性，那麼您就用四個測試排除了 80 個人。如果最後一個樣本池的測試結果為陽性，您需要對最後一個樣本池中的每個樣本進行單獨重新測試，以確定患病者。最終，您只做了 25 次測試，而不是 100 次。
這就是內布拉斯加州公共衛生實驗室主任彼得·伊文的吸引力所在，該實驗室正在使用一種混合方法。3 月份，伊文正面臨著檢測化學品的極端短缺。但尚不清楚監管此類診斷測試的美國食品和藥物管理局 (FDA) 是否會允許混合檢測。他花了兩個星期嘗試這項技術，然後向內布拉斯加州州長和 FDA 提交了資料，表明該技術節省了實驗室的時間和試劑。就在他的物資即將耗盡的前三天，伊文收到了州長的來信，授權他“充分探索並採取一切合理措施，以擴大目前的檢測範圍”。
後來，他收到了 FDA 的一封電子郵件，表示不反對五份樣本的混合檢測。“我們認為這已經非常接近批准了，”伊文說。一位 FDA 發言人告訴《大眾科學》，該機構“對各種新穎的檢測想法持開放態度，例如樣本混合，並鼓勵所有測試開發人員與我們聯絡，討論適當的驗證方法。”
許多正在開發中的策略都採用計算機和機器人技術來設計最佳的樣本池數量或簡化流程。赫茲和他的同事們開發出了一種改進方法，消除了對任何樣本進行兩次測試的需求。他們不是將樣本分成不同的樣本池，而是將每個樣本分配到重疊的樣本池中。例如，假設您要測試之前提到的 100 個樣本，其中一個樣本呈陽性。然後，您將這 100 個樣本以各種組合形式分配到 14 組，每組 50 個樣本。每個樣本出現在六到七個不同的樣本池中。如果只有一個陽性病例，則應出現特定的六個樣本池呈陽性的序列。通過了解哪個樣本唯一屬於所有六個樣本池——例如，患者 74 是唯一齣現在樣本池 1、2、7、9、12 和 13 中的樣本——您可以將陽性結果追溯到確切的個人，而無需重新測試任何樣本。當混合物中有多個陽性病例時，情況會變得更加複雜，因此研究人員設計了一種計算機演算法來識別所有攜帶者。
威斯康星州公共衛生實驗室傳染病部門助理主任艾倫·貝特曼說，赫茲的方法確實有可能提高檢測效率，他在該部門負責監督 COVID-19 檢測。但貝特曼警告說，將每個樣本稀釋到大型樣本池中可能會降低實際測試的靈敏度，從而導致將一些疾病陽性病例標記為陰性。自疫情開始以來，此類假陰性結果一直困擾著 COVID-19 的診斷測試。。
然而，批次檢測方法的最大侷限性與測試本身關係不大，而與疾病的性質關係更大。只要病原體的流行率保持在較低水平，群體檢測就能很好地發揮作用。但是，如果受測樣本中的陽性病例過多，大多數樣本池都會呈陽性，並且無論如何都必須進行後續的個體測試。當社群疾病流行率不高於 5% 時，赫茲的組合方法效果最佳，理想情況下約為 1%。更直接的方法，例如伊文和切塞克採用的方法，在流行率低於 10% 時有效。事實上，FDA 給伊文的資訊中指出，只要陽性檢測率低於該百分比，他就可以進行樣本池檢測。
目前尚不確定美國有多少陽性病例在傳播，這使得很難確定在何處進行混合檢測是值得的。該國 COVID-19 檢測的延遲推出導致引起該疾病的病毒在數週內未被發現地傳播。在威斯康星州，貝特曼說，他的實驗室進行的檢測中有 10% 到 30% 的結果呈陽性。但隨著曲線趨於平緩甚至下降，美國和其他國家的實驗室看到了群體檢測的機會，以確保人們在返回工廠、醫院或學校系統之前沒有病毒。
斯坦福大學臨床病毒學實驗室醫學主任本傑明·平斯基說：“如果您在相對無症狀的人群中進行檢測，這可能是一種監測第二波疫情是否來臨、節約資源和提高能力的方法。” 平斯基在疫情爆發初期就採用了群體檢測來追蹤舊金山灣區的 COVID-19 社群傳播，他說他最近考慮再次使用這種方法，當時他開始篩查斯坦福醫療保健的員工。但他最終決定不使用，因為他的實驗室目前有能力處理每週進行的 10,000 次檢測。
混合樣本可能有助於各國應對流行病學家設想的三種潛在的未來：反覆出現的小規模爆發；第二波甚至更大的感染和死亡浪潮；或持續的危機。例如，切塞克與德國紅十字會的邁克爾·施密特合作，利用通常用於篩查獻血的高科技機器對在德國法蘭克福大學醫院住院的患者進行 COVID-19 群體檢測。因此，患有心臟病或其他疾病的患者，他們可能因為害怕感染病毒而避免去醫院，可以接受篩查並被安置在非 COVID 病房。研究人員表示，隨著經濟的重新開放，政治領導人正在推動將篩查擴大到德國的所有醫院。
施密特說：“我們知道，當人與人之間的接觸增加時，風險就會增加，因為病毒並沒有消失。” “它仍然在德國。它仍然在美國。我認為這造成了一種困難的局面，你需要一個好的策略來應對它。”