電子舌

訓練されたボランティア11名からなる独立した2パネルが、8種の H1 受容体拮抗薬を塩酸キニーネのアンカー溶液（0.01、0.03、0.1、0.3、1 mM）に対して評定した。Insent SB2BT0 センサー信号・その CPA 値・吸着能に対する重回帰はヒトのスコアを R2 = 0.910 で再現し、2つの ASTREE センサー（AB、JE）に対する PLS モデルは R2 = 0.9621 で再現した。これらの薬物は類似した物理化学的特性を共有するため、これは予測ではなく評価のアプローチであるとレビューは指摘している。

反証: 2006年のASTREE研究は、10 mMの薬物を水からのPCAユークリッド距離で、苦味の弱い順に ranitidine HCl > prednisolone Na > quinine HCl ~ phenylthiourea > paracetamol >> sucrose octaacetate > caffeine と順位づけた。同じ物質を既発表のヒト味覚閾値で並べると sucrose octaacetate <= quinine HCl < phenylthiourea <<< caffeine < paracetamol となり、総説はこれが電子舌の順位と比較できないと述べる。総説はまた、電子舌で最も苦いと順位づけられたranitidine HClが、苦味予測ウェブサーバーでは苦味である確率0.737しか与えられず、一方で既知の苦味アセチル化糖であるsucrose octaacetateは確率0.752で甘いと予測されたことにも触れている。

限定: 先行10年に公表された55の e-tongue 味マスキングプロジェクトのうち、26が e-tongue 結果を検証する in vivo データ（ヒトまたは齧歯類）を提示し、36の薬物をカバーした。in vivo と e-tongue データの相関はイオン化した薬物、とりわけ H1 抗ヒスタミン薬に近い性質の薬物で特によく機能し、非荷電物質では困難が生じた。結論は、e-tongue は少なくとも一部のプロジェクト・特定の薬物に限って味マスキング評価の適格性を持ち、生物学的な味覚系は人工センサーで完全にモデル化するには複雑すぎるためヒトデータとの相関が引き続き必要、というもの。

限定: レビューは、電子舌の出力と従来のヒト味覚パネル法との相関は存在するが常に一貫しているとは限らないと述べている。それは電子舌の種類、センサー選択、信号処理、データ解析、味見法の標準化、評価者の訓練に依存するためであり、また知覚機構と感度が異なるため電子舌は個人の味知覚を完全には捉えられない可能性がある。したがってこの関係には試料と条件に固有の校正と検証が必要であり、一般化はできない。