在新冠疫情期间，我们每天都会被各种“确诊病例”和“发病率”的数据轰炸。但是，你是否也曾产生过一丝疑惑：那些鼻咽拭子检测呈阳性的人，真的都算是一次完整的“感染”吗？
由德国斯图加特大学计算生物物理与生物力学研究所、耶拿大学、科布伦茨大学等发表在国际流行病学期刊《Frontiers in Epidemiology》上的一项研究，通过对德国疫情期间海量检测数据的深度挖掘与校准，首次厘清了PCR阳性信号与人体实际产生抗体（即真正感染）之间的数量关系。
真正医学定义上的感染，是指病毒突破了黏膜屏障并进入了身体内部。此时，体内的体液免疫系统才会真正启动，在产生短暂的IgM和IgA抗体后，通常会在随后大约2到4周内产生并释放更具“长期记忆”特性的。这种IgG抗体可以在血液中留存数月乃至一年的时间。因此，血液中的IgG抗体阳性率，才是评估一个人是否“真正感染过”并获得集体免疫反应的金标准。
研究团队收集了德国官方授权认证实验室联盟（ALM）的周分辨率数据，该联盟在疫情期间承担了德国约90%的PCR核酸检测，并在2021年5月之前开展了大规模的血清IgG抗体筛查，涵盖了每周1.2万至10万次、极具代表性的检测数据。
研究人员设计了两个极为简约且透明的数学模型。模型一通过最小二乘法，将历史累计的PCR阳性比例（滞后2周）与实际观测到的IgG抗体阳性比例进行拟合校准。拟合得出的核心校准参数约为0.14。这个数字用通俗的话来说就是：在所有核酸检测呈阳性的人群中，平均只有大约14%，也就是大约每7个PCR阳性者中只有1个，真正被病毒入侵并产生了可检测到的IgG抗体，86%的PCR阳性“新冠病例”并非真实感染。
为什么PCR检测会产生如此大比例的“非感染性阳性”？研究人员指出，PCR检测仅能捕捉病毒基因片段，并不代表活跃的病毒感染。在实际操作中，许多实验室采用了极高的（CT值），甚至高达40或45。然而，科学界公认CT值超过30的人通常已不具备传染性，且过高的CT值（如36至38）极易在水样对照中产生假阳性。研究发现，在德国ALM实验室检测期间，平均每周的PCR阳性比例约为7%，但如果仅有1%的人是真正感染的，那么在其余未感染人群中仅需存在6%的假阳性率（即PCR检测的特异性为94%），就能完美解释这一现象。这与文献中对PCR特异性的评估结果高度吻合，进一步证实了PCR绝对阳性数严重高估了真实感染人数。
为了确保结论的科学性，研究团队引入了完全不依赖上述参数的模型二进行独立验证。他们采用文献中德国和瑞士本土的经验数据，即在真实世界中，每1个PCR阳性病例往往对应大约10个实际感染者（包括未测者和无症状感染者）。通过这个1:10的经验放大系数，再结合ALM实验室90%的检测市场份额，计算出全德国人口的实际感染曲线。
这两个独立模型的轨迹在2020年底至2021年中期高度重合，且外推趋势与罗伯特·科赫研究所（RKI）在2021年底公布的全德92%的人群抗体阳性率完美契合。这表明，到2020年底，德国其实已经有四分之一（24%）的人口通过自然感染获得了IgG抗体；而到了2021年底，全德至少有85%的人口已经历过至少一次感染，几乎实现了全民免疫。
然而，在2020年底，德国官方罗伯特·科赫研究所（RKI）向公众通报的累计抗体阳性率却仅为2%至2.8%。这一官方通报数据，比ALM实验室实际观测到的15%（以及本研究所预测的24%水平）低了数倍，存在着巨大的偏差。研究团队一针见血地指出，RKI当时在全国筛查中采用的是让居民自行采集的方法，这种技术的敏感性极低，漏检了大量轻症和无症状感染者，从而严重低估了人群的真实免疫力。
参考文献：A calibration of nucleic acid (PCR) by antibody (IgG) tests in Germany: the course of SARS-CoV-2 infections estimated
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