2018年8月17日
本方案用于测量人类的味觉反应,包括简要的解剖学评估、简短的味觉测试,以及利用受试者报告的感觉和味觉受体基因型进行验证的方法。
该方法有助于解答医学和感官领域中关于每个人味觉感知的关键问题。此技术的主要优势在于其简洁性以及适用于生物医学研究。该技术的应用意义延伸至慢性鼻-鼻窦炎的诊断与治疗,因为味觉受体属于先天免疫系统的一部分。
我将对实验室成员 David 演示该操作流程,Lauren 将负责配制味觉溶液。首先指导受试者张开嘴巴。使用光源照亮口腔内部,并检查该区域的七个亚区位点。
此处可清楚观察到舌背部。使用压舌板下压舌头后,可观察到后咽部。随后将舌头向侧方移位,即可暴露左侧磨牙后三角区及左侧颊黏膜。
此处可观察到前部牙龈和唇侧黏膜。当受试者的舌头抬起时,舌腹面随之可见,从而便于检查受试者口底区域。
然后再次将舌头偏向一侧,以检查右侧磨牙后三角区和右侧颊黏膜。最后观察硬腭和软腭。注意有无病变、擦伤、肿块或炎症迹象。
使用光源观察舌背表面,识别菌状乳头的存在与否或舌面是否光滑。最后在进行味觉测试前记录口腔检查的结果。首先使用容量瓶分别配制每种味觉溶液,以确保浓度的精确性。
使用超纯水溶解样品。用铝箔包裹对光敏感的溶液,以减少光照暴露。然后将味觉溶液在 4°C 下保存。
为了识别溶液配制中的常见错误,取一个品尝杯加入旧溶液,另一个品尝杯加入新溶液。品尝每种溶液,确认两者浓度相同。接着,根据呈现顺序和颜色编码,使用圆形贴纸标记小瓶瓶盖。
为使样品瓶标签与味觉问卷上的标签相对应,将样品按相应顺序放入包装载体中。随后准备味觉问卷,使用类别量表评估味道强度,并采用强制选择法确定每种呈味物质的味道品质。
最后,在味觉问卷中相应样品旁放置对应颜色和编号的圆形标签。向受试者提供样品盒、一瓶水、一个空杯、笔以及包含12个样品条目的味觉问卷。解释测试流程,并告知受试者他们需要对每种呈味物质的强度和品质进行评分。
告知他们可能不会体验到所有特性。测试开始时,要求受试者先用清水漱口两次,并将漱口水吐入提供的杯子中。然后让他们将全部第一份样品倒入嘴中,含在口中五秒钟后,将溶液吐入杯中。
告知他们不要漱口或吞咽该溶液。然后指导受试者在与样品强度相对应的13条垂直线中圈选一条,量表范围为0到12。
从完全无强度到极强强度。并选择一个单一的品质来描述味道。接下来,要求受试者在进行下一个样品前用清水漱口两次。
观察受试者品尝并评价第一份水样。如果评价结果偏离“完全无强度”和“无味道”的标准,应在允许测试继续之前重新说明问卷填写说明。所有样品品尝完毕后,需复查已完成的问卷是否填写完整。
最后,根据受试者圈出的垂直线,在0到12的量表上对强度评分进行打分,并对每种呈味物质的两次强度评分取平均值,用于后续分析。味觉测试的结果证实,根据TAS2R38受体基因型分组的受试者之间,对苦味化合物苯硫脲(Phenylthiocarbamide,PTC)存在可感知的味觉差异。
三种基因型之间对苯硫脲(PTC)强度的评分存在显著差异。本研究的动机是尝试评估或开发一种可在临床快速实施的现场检测方法,用于评估该受体的功能,我们相信该受体在慢性鼻窦炎的发生发展中起一定作用。其核心思路是:我们是否可以利用这种味觉测试来预测哪些患者具有较高的鼻窦炎发病风险,更重要的是,哪些患者在接受鼻窦手术时是良好的手术候选者,而哪些患者则可能在术后效果不佳。
因此,我们试图利用这种味觉测试来预测患者的鼻-鼻窦疾病。在完成所有味觉测试后,我们通过患者的基因分型加以验证。如图三所示,大多数情况下,患者的基因型与其表型模式相一致。
这意味着尝起来越苦的个体,对该受体而言往往具有显性特征。然而,也存在一些例外情况:存在功能性的纯合子(PAV/PAV),但他们表示尝不到苯硫脲(PTC)的苦味;而在相反情况下,也发现了一些非功能性纯合子(AVI/AVI)个体,却能尝到PTC的苦味。
这意味着,无论我们开发出何种味觉测试,如果发现某些患者的反应未达到预期效果,我们可能需要通过T2R38基因分型来确认该味觉测试的准确性。一旦掌握操作要点,检查和味觉测试可在30分钟内完成。观看本视频后,您应了解如何进行口腔检查、记录疾病证据以及实施简要的味觉测试。
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本方案用于测量人类的味觉反应,包括简要的解剖学评估、简短的味觉测试以及利用受试者报告的感觉和味觉受体基因型进行验证的方法。该方法有助于解答医学与感官领域中关于个体味觉能力的关键问题。
该方法能够快速在诊疗现场评估味觉受体功能,从而作为生物医学研究中组织敏感性的替代指标。通过将主观的味觉感知与客观的基因型数据关联,该方法有助于在感觉和免疫相关通路的靶点验证中进行机制性风险排除。该检测的简短性和可重复性使其易于整合到以味觉受体调控为治疗假设的发现工作流程中。
该方法适用于早期发现阶段,用于验证味觉受体靶点,通过标准化呈味物质递送支持筛选准备工作,并通过基因型-表型关联为转化决策提供依据。