現(xiàn)有的大多數(shù)嚴重急性呼吸綜合征冠狀病毒2 型（SARS-CoV-2）的診斷檢測依賴于RNA 提取，然后進行定量逆轉錄聚合酶鏈式反應（RT-qPCR）分析。雖然檢測中采用自動化技術改進了工序效率，應用不同的樣品混和策略提高了檢測能力，但在一次試驗中對多個變異進行定量和測序的能力依然不足。Chappleboim等描述了一種基于多重二代測序（NGS）的方法，稱為ApharSeq，將為解決這一問題提供新的思路。

在過去10 年間，二代測序（NGS）已取代RT-qPCR 和微陣列，成為研究中定量RNA 分子的首選分析方法。NGS 檢測在提供重要的SARS-CoV-2 變異信息的同時，還能顯著地增加檢測量。當前基于NGS 的SARS-CoV-2 檢測和基因分型分析成本高昂，主要原因是經(jīng)過多個步驟的平行樣品處理。ApharSeq 檢測方法，讓樣品在裂解緩沖液中進行條形碼標記，并在反轉錄前混合。研究人員以機器人工作流程的方式，將ApharSeq應用于Hadassah醫(yī)院臨床病毒學實驗室的500多個臨床樣本檢測，驗證了該分析方法。該方法在5個數(shù)量級上呈現(xiàn)線性，檢測限為Ct 33（～1000拷貝/mL，95%的靈敏度），特異性＞99.5%。由于將唯一分子標識符納入該方法中，ApharSeq 提供了有針對性的高置信度基因型信息。由于采用了早期樣品混合，與當前的檢測方法相比，估計在高通量檢測環(huán)境下，勞動力、自動化液體處理量和試劑需求量將減少到1/100 到1/10。該方案可用于同時檢測其他宿主或病原體RNA靶點信息。這些結果表明，對于當前和未來的大規(guī)模的診斷挑戰(zhàn)，ApharSeq可能是一個很有前途的方法。