Waiting
Login processing...

Trial ends in Request Full Access Tell Your Colleague About Jove
JoVE Journal Engineering
Click here for the English version

Engineering

Микрофлюидное устройство для разделения неметастатических (MCF-7) и неопухолевых (MCF-10A) клеток рака молочной железы с использованием диэлектрофореза AC

Published: August 11, 2022 doi: 10.3791/63850
Automatic Translation
1, 2, 3, 4,5
1Department of Biomedical Engineering, Foundation University Islamabad, 2College of Medical Technology, The Islamic University Najaf, 3Faculty of Mechanical Engineering, University of Tabriz, 4Department of Engineering Mathematics, University of Bristol, 5School of Life Sciences, University of Warwick

Summary

Клетки рака молочной железы проявляют различные диэлектрические свойства по сравнению с неопухолевыми эпителиальными клетками молочной железы. Было выдвинуто предположение, что, основываясь на этой разнице в диэлектрических свойствах, две популяции могут быть разделены для целей иммунотерапии. Чтобы поддержать это, мы моделируем микрофлюидное устройство для сортировки клеток MCF-7 и MCF-10A.

Abstract

Диэлектрофоретические устройства способны обнаруживать и манипулировать раковыми клетками без меток, экономически эффективным, надежным и точным способом, используя принцип поляризации раковых клеток в объеме образца путем применения внешнего электрического поля. В этой статье показано, как микрофлюидная платформа может быть использована для высокопроизводительной непрерывной сортировки неметастатических клеток рака молочной железы (MCF-7) и неопухолевых эпителиальных клеток молочной железы (MCF-10A) с использованием гидродинамического диэлектрофореза (HDEP) из клеточной смеси. Генерируя электрическое поле между двумя электродами, расположенными бок о бок с микронным промежутком между ними в микрофлюидном чипе HDEP, неопухолевые эпителиальные клетки молочной железы (MCF-10A) могут быть оттолкнуты, демонстрируя отрицательный DEP внутри основного канала, в то время как неметастатические клетки рака молочной железы следуют своему курсу незатронутыми при суспендировании в клеточной среде из-за проводимости выше, чем проводимость мембраны. Чтобы продемонстрировать эту концепцию, были выполнены симуляции для различных значений проводимости среды, а также изучена сортировка клеток. Было проведено параметрическое исследование, и было установлено, что проводимость подходящей клеточной смеси составляет 0,4 См/м. Сохраняя фиксированную проводимость среды, была установлена адекватная частота переменного тока 0,8 МГц, дающая максимальную эффективность сортировки, путем изменения частоты электрического поля. Используя показанный способ, после выбора подходящей ячейки смеси суспензии среды проводимости и частоты применяемого переменного тока может быть достигнута максимальная эффективность сортировки.

Introduction

Злокачественная опухоль, которая развивается в ткани молочной железы и вокруг нее, является частой причиной рака молочной железы у женщин во всем мире, вызывая критическую проблему со здоровьем1. Опухоли молочной железы до метастазирования можно лечить хирургическим путем, если они обнаружены на ранней стадии, но если их игнорировать, они могут иметь серьезные последствия для жизни пациента, распространяясь на легкие, мозг и кости. Методы лечения, предлагаемые на более поздних стадиях, такие как лучевая и химическая терапия, имеют серьезные побочные эффекты2. Недавние исследования показали, что ранняя диагностика рака молочной железы снижает смертность на 60%3. Следовательно, крайне важно работать над персонализированными методами раннего обнаружения. С этой целью исследователи, работающие в различных областях науки и техники, использовали микрофлюидику для разработки устройств для ранней диагностики рака молочной железы4. Эти методы включают микрохроматографию клеточного сродства, магнитно-активированные сортировщики микроклеточных клеток, захват и разделение раковых клеток на основе размера и диэлектрофорез на кристалле (DEP)5,6. Эти микрофлюидные методы, описанные в литературе, позволяют проводить точные манипуляции с клетками, мониторинг в режиме реального времени и сортировку четко определенных образцов, которые служат промежуточным этапом во многих диагностических и терапевтических приложениях5. Интеграция этих механизмов сортировки с микрофлюидикой обеспечивает гибкое и надежное манипулированиеклетками-мишенями 7,8,9,10. Одним из основных преимуществ такой интеграции является возможность работы с образцами жидкости в нано-микролитрных объемах, а также возможность манипулировать электрическими свойствами образца жидкости. Регулируя проводимость суспендирующей жидкости внутри микрофлюидных устройств, биологические клетки могут быть отсортированы на основе их размеров и различий в их диэлектрических свойствах11,12.

Среди этих методов часто предпочтительным является микросхема DEP, поскольку это метод сортировки клеток без меток, который использует электрические свойства биологических образцов. Сообщалось, что DEP манипулирует биообразцами, такими как ДНК13, РНК14, белки15, бактерии16, клетки крови17, циркулирующие опухолевые клетки (CTC)18 и стволовые клетки19. Микрофлюидные устройства, использующие DEP для сортировки биологических образцов, широко освещались в литературе20. Сообщалось о микрофлюидных (rDEP) устройствах DEP на основе резервуаров для сортировки жизнеспособных и нежизнеспособных дрожжевых клеток, которые защищают клетки от неблагоприятного воздействия электрохимическихреакций 21,22. Piacentini et al. сообщили о кастелированном сортировщике микрофлюидных клеток, который отделял эритроциты от тромбоцитов с эффективностью 97%23. Сообщалось также, что встроенные устройства DEP с асимметричными отверстиями и встроенными электродами сортируют жизнеспособные и нежизнеспособные ячейки24. Valero and Demierre et al. модифицировали кастелированный сортировщик микрофлюидных клеток, введя два массива микроэлектродов по обе стороны канала25,26. Это помогло сфокусировать клетки в центре канала. Zeynep et al. представили микрофлюидное устройство на основе DEP для отделения и концентрирования клеток рака молочной железы MCF7 из лейкоцитов27. Они сообщили об эффективности извлечения клеток MCF7 из лейкоцитов между 74%-98% с частотой 1 МГц и приложенным напряжением в пределах 10-12 Вpp. Дополнительная таблица 1 представляет собой качественное и количественное сравнение микрофлюидных сортировочных устройств на основе DEP на основе их конструкции, конфигурации электродов и рабочих параметров (применяемая частота и напряжение).

Совсем недавно исследователи попытались измерить различия в диэлектрическом поведении эпителиальных клеток молочной железы (MCF-10A) и неметастатических клеток рака молочной железы (MCF-7) внутри микрофлюидного чипа28,29. Jithin et al. также охарактеризовали диэлектрические реакции различных линий раковых клеток с использованием метода коаксиального зонда с открытым концом с частотами от 200 МГц до 13,6 ГГц30. Эти различия в диэлектрических реакциях клеточных линий MCF-7 и MCF-10A могут быть использованы для их разделения во время выполнения и могут привести к разработке персонализированных диагностических устройств на ранней стадии.

В этой статье мы моделируем контролируемую сортировку неметастатических клеток рака молочной железы (MCF-7) и неопухолевых эпителиальных клеток молочной железы (MCF-10A) с использованием диэлектрофореза AC. Область изменения электрического поля влияет на сортировку внутри микрофлюидного чипа. Предлагаемая методика проста в реализации и позволяет интегрировать технику сортировки в различные микрофлюидные макеты чипов. Моделирование вычислительной гидродинамики (CFD) было проведено для изучения разделения неметастатических клеток рака молочной железы и неопухолевых эпителиальных клеток молочной железы путем изменения проводимости жидкой среды, в которой были взвешены клетки. В этих симуляциях показано, что, сохраняя постоянную проводимость и изменяя применяемую частоту, можно контролировать разделение раковых клеток и здоровых клеток.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Protocol

ПРИМЕЧАНИЕ: Протокол здесь использует COMSOL, программное обеспечение для мультифизического моделирования, для моделирования контролируемой сортировки неметастатических клеток рака молочной железы (MCF-7) и неопухолевых эпителиальных клеток молочной железы (MCF-10A) с использованием диэлектрофореза AC.

1. Конструкция чипа и выбор параметров

  1. Откройте мультифизическое программное обеспечение и выберите Пустая модель. Щелкните правой кнопкой мыши глобальные определения и выберите Параметры. Импортируйте параметры, приведенные в таблице 1 , в глобальные определения в виде текстового файла или введите значения по отдельности.
  2. Выберите Добавить компонент на главной вкладке и добавьте 2D-компонент. Щелкните правой кнопкой мыши по геометрии и импортируйте файл модели, дважды щелкнув файл.
  3. Выберите пустой материал и используйте свойства материала из таблицы 1.
  4. Выберите Добавить физику на главной вкладке и введите AC/DC. Под узлом AC/DC выберите электрические токи как Физика под подузлом электрических полей и токов.
  5. Щелкните правой кнопкой мыши на электрическом токе и выберите подузлы «Сохранение тока», «Изоляция» и «Электрический потенциал », чтобы изолировать стенки канала для присвоения потенциала электродам.
  6. Выберите Добавить физику на главной вкладке и в узле Поток жидкости выберите Физика ползучего потока в подузле Однофазный поток. Щелкните правой кнопкой мыши однофазный поток и отобразите границы чипа в виде стен с помощью подузла Wall .
  7. Щелкните правой кнопкой мыши однофазный поток и добавьте два входных подузла и один выходной подузел.
  8. Назначьте входные отверстия с помощью входного подузла и используйте normal в Flow Velocity в качестве граничного условия. Назначьте розетку с помощью подузла розетки.
  9. Выберите Добавить физику на главной вкладке и в узле Поток жидкости выберите Физика потока трассировки частиц в подузле Трассировка частиц.
  10. Щелкните правой кнопкой мыши узел трассировки частиц и добавьте стенку подузлов, подузлы свойств двух частиц, два входных подузла, один выходной подузел, два подузла силы диэлектрофореза и один подузел силы перетаскивания.
    1. Задайте свойства частиц для ячеек MCF-7 и MCF-10A с помощью подузла Свойства частиц . Выберите свойства частиц из параметров в разделе Глобальное определение .
    2. Добавьте подузел Drag Force , чтобы назначить диэлектрофоретическую силу обоим типам ячеек.
    3. Добавьте свойства частиц в этом случае из раздела параметров. Добавьте подузел Shell для моделирования клеток млекопитающих.
  11. На вкладке «Главная» выберите «Добавить сетку» и выберите « Тонкая сетка». Выберите «Построить сетку » на вкладке «Главная», чтобы создать сетку.
  12. На вкладке «Главная» нажмите « Добавить исследование», чтобы добавить три шага исследования. Этап исследования 1 предназначен для моделирования частотной характеристики; использовать подузел частотной области .
    1. Чтобы смоделировать ползучий поток, выберите узел Стационарное исследование . Добавьте два зависящих от времени шага для моделирования условий с диэлектрофоретической силой и без диэлектрофоретической силы.
    2. Для параметра отсутствие диэлектрофоретического состояния выберите «Физика и выбор переменных», установите флажок « Изменить конфигурацию модели » для этапа исследования и отключите диэлектрофоретический шаг. Для диэлектрофоретических состояний не отключайте. Сохраните файл и нажмите Compute для запуска моделирования.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Микрофлюидный чип, предназначенный для сортировки неметастатических клеток рака молочной железы (MCF-7) и неопухолевых эпителиальных клеток молочной железы (MCF-10A), имеет два отдельных входа для потока клеточной смеси и для гидродинамической фокусировки потока, соответственно, шириной 20 мкм и 40 мкм соответственно, как показано на дополнительном рисунке 1 и дополнительном рисунке 2.
    3. Назначьте частоту (f0) под подузлом частотной области и напряжение с помощью подузла «Электрический потенциал » на строгальные электроды (шириной 295 мкм), размещенные вдоль верхней боковой стенки сортировочной камеры. На выходе используйте условие стенки «заморозки» для визуализации отсортированных частиц.

2. Математическая модель и вычислительный анализ

  1. Проверьте рабочие параметры для разделения неметастатических клеток рака молочной железы и неопухолевых эпителиальных клеток молочной железы внутри микрофлюидного устройства, организовав вычислительное гидродинамическое исследование (CFD).
    ПРИМЕЧАНИЕ: Для этой цели использовалось программное обеспечение Multiphysics (ac/DC, microfluidics и модули отслеживания частиц). Управляющие уравнения и теоретические основы подробно изложены в Дополнительном файле 1. Модель была протестирована с использованием диэлектрических свойств неметастатических клеток рака молочной железы (MCF7) и неопухолевых эпителиальных клеток молочной железы (MCF-10A), о которых сообщается в литературе31,32, которые обобщены в таблице 1.
  2. Выполните моделирование CFD путем введения неметастатического рака молочной железы (MCF7) и неопухолевых эпителиальных (MCF-10A) клеточных линий с соотношением 1:1 на входе клеточной смеси.
    1. Первоначально выполните исследование независимости сетки для оптимизации размера ячеек для моделирования33.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Было проведено исследование независимости сетки для поиска наилучшего решения для рабочих параметров. Набор из пяти различных размеров ячеек был выбран для количественной оценки наилучшего возможного размера элемента для конвергенции решения. Было отмечено, что, когда общее число элементов, определяющих сетку, составляло 635 (более грубая сетка), как показано на дополнительном рисунке 3А, эффективность сортировки была самой низкой, причем некоторые ячейки MCF7 перемещались в нижнее выходное отверстие, как показано на дополнительном рисунке 3B. Когда размер ячеек был увеличен до мелкого, количество элементов, определяющих сетку, также увеличилось до 2 288. Эффективность сортировки в этом случае была на максимуме, причем ячейки MCF7 и MCF-10A двигались к своим соответствующим выходам. Также была смоделирована более тонкая сетка, при этом количество элементов, определяющих сетку, увеличилось до 3 188. Эффективность сортировки оставалась неизменной и после этого момента. Следовательно, мы можем смело сказать, что мелкий размер сетки работает лучше всего в нашем случае.
    2. Решите два набора исследований CFD.
    3. Для первого набора щелкните правой кнопкой мыши исследование 1 и добавьте подузел Параметрическая очистка . Нажмите знак + , чтобы добавить проводимость жидкой среды «σм» в качестве переменной развертки. Выполнить параметрическое разверточное исследование проводимости текучей среды σм в диапазоне от 0,01 См/м до 2,5 См/м, сохранив приложенную частоту, f (Гц), постоянной при значении 800 кГц.
    4. Для второго набора провести параметрическое исследование развертки , изменяя применяемую частоту переменного тока от 100 кГц до 100 МГц, сохраняя при этом проводимость текучей среды, σм, зафиксированную на уровне 0,4 См/м для каждого случая. Это значение σm было выбрано на основе результатов первого исследования CFD, поскольку при этом значении наблюдалось максимальное разделение между MCF-7 и MCF-10A.
    5. Сила силы диэлектрофореза (DEP), FDEP (-), оказываемой на диэлектрическую сферическую частицу в проводящей среде, задается уравнением 1T34:
      ФДЭП Equation 1 [1]
      Используйте уравнение 1 под подузлом диэлектрофоретической силы. В уравнении 1 r показывает радиус частицы, к которой применяется FDEP; K (-) известен как фактор Клаузиуса-Моссотти; εm(-) показывает диэлектрическую проницаемость среды; и E(V/m) — среднеквадратичное значение электрического поля.
    6. Используйте уравнение 2 для сферической частицы под подузлом диэлектрофоретической силы.
      Equation 2[2]
      В уравнении 2 (-) показывает комплексную диэлектрическую проницаемость частицы, Equation 3 к которой приложена сила DEP; Equation 4 (-) показывает комплексную диэлектрическую проницаемость жидкости, окружающей частицу. Комплекс диэлектрических проницаемости Equation 3 определяется следующим Equation 4 образом35:
    7. Используйте уравнение 3 для сферической частицы под подузлом диэлектрофоретической силы:
      Equation 6[3]
      В уравнении 3 εp (-) показывает действительную часть комплексной диэлектрической проницаемости частицы; εm (-) показывает реальную часть комплексной диэлектрической проницаемости жидкости, окружающей частицу; σp (S/m) показывает проводимость частиц; σм (S/m) показывает проводимость среды, окружающей частицу; и ω (Гц) — частота приложенного электрического поля.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Знак Re(K) определяет полярность FDEP. Если знак Re(K) отрицательный, то частица испытывает отрицательную диэлектрофоретическую силу (nDEP); вопреки этому, если знак Re(K) положительный, он подразумевает положительную диэлектрофоретическую силу (pDEP). Для фактора Клаузиуса-Моссотти (K) вариация находится в диапазоне от -1 до 1.
  3. Используйте модифицированную форму уравнения 3 для моделирования биологических клеток, таких как клетки млекопитающих, которые являются более сложными и имеют многослойную структуру.
    К (Equation 7) = Equation 8 [4]
    В уравнении 4 Equation 9 (-) включает в себя как комплексную диэлектрическую проницаемость цитоплазмы, Equation 10 (-), так и комплексную диэлектрическую проницаемость клеточной мембраны ( Equation 11 -) и дается следующим образом:36
  4. Используйте формулу 5 для решения "Equation 12":
    Equation 13[5]
    В уравнении 5 Rцито (m) и Rmem (m) показывают радиус цитоплазмы клетки и клеточной мембраны соответственно.
  5. Затем используйте уравнение 4 для построения Re(K) как функции приложенного электрического поля как для раковых, так и для здоровых клеток. Рассчитайте действительную часть фактора Клаузиуса-Моссотти (CM), Re(K), чтобы количественно оценить диэлектрофоретическую силу (DEP), которую испытывает частица.
  6. Щелкните правой кнопкой мыши узел Результаты , добавьте подузел Оценка частиц и в разделе выражений введите fpt.deff1.K , чтобы построить коэффициент CM для частицы 1 и fpt.deff2.K для частицы 2.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Все шаги протокола, перечисленные в основном тексте, можно посмотреть в видео протокола (Видео 1).

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Representative Results

Исследование оптимальных операционных параметров для эффективной сортировки на основе DEP неметастатических клеток рака молочной железы (MCF-7) и неопухолевых эпителиальных клеток молочной железы (MCF-10A)
Для достижения успешного разделения неметастатических клеток рака молочной железы (MCF-7) и неопухолевых эпителиальных клеток молочной железы (MCF-10A) с расходящимися диэлектрическими свойствами при прохождении диэлектрофореза их К-факторы должны быть различными, сохраняя применяемую частотуфиксированной 37,38. Количественная оценка диэлектрических реакций неметастатических клеток рака молочной железы и неопухолевых эпителиальных клеток молочной железы под приложенным электрическим полем и расчет коэффициента «К» как функции применяемой частоты для обеих клеточных линий были достигнуты с использованием уравнения 4. Результаты, показанные на рисунке 1, были получены путем сохранения всех диэлектрических параметров неметастатических клеток рака молочной железы и неопухолевых эпителиальных клеток молочной железы фиксированными, в то время как приложенная частота электрического поля изменялась для трех различных значений проводимости клеточной суспензионной среды, σм.

Как показано на рисунке 1, в каждом случае значение K находится в пределах от -1 до 1, в соответствии с предыдущими исследованиями39,40. Тем не менее, график реальных (K) и частотных изменений как для неметастатических клеток рака молочной железы (MCF-7), так и для неопухолевых эпителиальных клеток молочной железы (MCF-10A) в соответствии созначением проводимости среды (σ м). Результаты, показанные на рисунке 1, согласуются с недавнимисследованием, в котором влияние σ m на Re(K) для клеток MCF-7 было количественно определено41.

Figure 1
Рисунок 1: Фактор Клаузиуса-Моссотти. Реальная часть фактора Клаузиуса-Моссотти, K, построенная как функция частоты, для клеток MCF-7 и MCF-10A, взвешенных в среде, характеризующейся проводимостью (A) σm = 0,01 S/m; (B) σм = 0,4 См/м; (C) σm = 1,2 S/m. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Рисунок 1 был построен с помощью инструмента MyDEP для трех различных значений σm, сохраняя и варьируя применяемую частоту переменного тока от 100 кГц до 100 МГц. Первоначально σм была выбрана как 0,01 См/м, а применяемая частота переменного тока варьировалась от 100 кГц до 100 МГц, как показано на рисунке 1А. При приложенной частоте переменного тока 100 кГц значение Re(K) для клеток MCF-10A оказалось равным 0,82, что означает, что они испытывают положительный диэлектрофорез (pDEP) и должны двигаться в сторону области высокой напряженности электрического поля. Аналогичным образом, ячейки MCF-7 на частоте 100 кГц также испытывают pDEP со значением Re(K) 0,76. Частота увеличивалась с шагом 100 кГц, а значение коэффициента СМ для обоих типов ячеек оставалось на положительной стороне во всем применяемом частотном спектре. Сохраняя все остальные рабочие параметры постоянными, проводимость среды была увеличена до 0,4 См/м для построения Re(K), как показано на рисунке 1B. MCF-10A и MCF-7 продемонстрировали поведение отрицательного диэлектрофореза (nDEP) со значениями Re(k) -0,46 и -0,31 соответственно при 100 кГц. Когда частота была увеличена до 0,8 МГц, реакция DEP ячеек MCF-10 изменилась, и они испытали pDEP со значением Re(K) 0,014. Такое поведение клеток MCF-7 вызвано поляризацией Максвелла-Вагнера на границе раздела между клеточной мембраной и окружающей клеточной суспензионной средой39,41. Частота, на которой наблюдается это изменение в характеристике DEP, известна как перекрестная частота, как показано на рисунке 1A42,22. Клетки MCF-7, в данном случае, испытывали nDEP. Частота была дополнительно увеличена до 100 МГц, но оба типа клеток не изменили своего deP-поведения и, таким образом, остались незатронутыми изменениями частоты приложенного электрического поля. Когда проводимость была увеличена до 1,2 См/м, ячейки MCF-10A и MCF-7 испытывали nDEP на частоте 100 кГц. Значения Re(k) для ячеек MCF-10A и MCF-7 в данном случае составляли -0,49 и -0,43 соответственно, как показано на рисунке 1C. Поскольку частота была увеличена до 0,8 МГц, реакция DEP клеток не изменилась, поскольку они продолжали испытывать nDEP. Отрицательное поведение DEP клеточных линий MCF-7 и MCF-10A при высоких значениях проводимости среды суспензии клеток согласуется с ранее сообщенными исследованиями 39,43,44. Поведение DEP клеток на частотах выше первой перекрестной частоты регулируется взаимодействием между цитоплазматической проводимостью и суспендирующим раствором45,46. С другой стороны, на частотах ниже первой перекрестной частоты диэлектрическая характеристика клеток определяется взаимодействием между проводимостью клеточной мембраны и клеточной суспензионной средой.

На основе результатов, показанных на рисунке 1, были созданы симуляции COMSOL. Первоначально напряженность электрического поля была количественно определена с использованием этого программного обеспечения для моделирования, как показано на рисунке 2. Видно, что максимумы величины суммарного электрического поля, генерируемого двумя электродами, расположенными бок о бок на верхней стенке сортировочного канала, расположены вблизи кромок электрода. Стрелки показывают направление электрического поля.

Figure 2
Рисунок 2: Напряженность электрического поля. Электрическое поле, генерируемое двумя электродами, расположенными рядом. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Моделирование для сортировки ячеек MCF-7 и MCF-10A было настроено путем поддержания фиксированной частоты переменного тока на уровне 0,8 МГц (перекрестная частота) и изменения значения σм. Три значения для σm были выбраны в соответствии с графиками Re(K), показанными на рисунке 1. Первоначально, когда σм составлял 0,01 См/м, оба типа клеток испытывали положительный DEP, двигались в сторону области высокой напряженности электрического поля и выходили из верхнего выхода, как показано на рисунке 3A. Цитоплазматическая проводимость σцитоплазмы для обеих клеточных линий была выше, чем проводимость среды σm в этом конкретном случае, что заставило обе клеточные линии приблизиться к электродам в верхней части микрофлюидного канала47. Реакция DEP ячеек MCF-10A изменилась, и они испытали отрицательный DEP, когда σм был увеличен до 0,4 См/м с приложенной частотой, зафиксированной на 0,8 МГц. Рисунок 3B показывает, что ячейки MCF-10A перемещаются к верхнему выходу, в то время как ячейки MCF-7 перемещаются к нижнему выходу. Причина такого разделения заключается в том, что клетки MCF-7 более поляризованы по сравнению с MCF-10A, поскольку их цитоплазматическая проводимость σцитоплазме больше, чем проводимость среды σм, как показано в видео сортировки клеток (видео 2).

Figure 3
Рисунок 3: Сортировка ячеек с фиксированной частотой. Моделирование MCF-7 и разделения здоровых клеток с течением времени с помощью DEP в микрофлюидном устройстве. MCF-7 и здоровое разделение клеток при трех различных значениях проводимости взвешенной среды: (А) 0,01 См/м; (B) 0,4 С/м; (C) 1,2 С/м. В каждом случае приложенная частота составляла 0,8 МГц, приложенное напряжение Vpp составляло 1,5 В, а скорость потока на входе впрыска составляла 184 мкм/с и 853 мкм/с на входе фокусировки потока. В моделировании ячейки MCF-7 и MCF-10A представлены синими и красными кругами соответственно. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Поскольку проводимость среды была дополнительно увеличена до 1,2 См/м, клетки MCF-7 и MCF-10A стали менее поляризуемыми, чем окружающая их среда, из-за более низкой цитоплазматической проводимости σ значенияцитоплазмы . Следовательно, они испытали nDEP и отошли от областей высокого электрического поля, как показано на рисунке 3C.

Эти результаты показывают, что проводимость среды играет важную роль в отделении неметастатических клеток рака молочной железы MCF-7 от неопухолевых эпителиальных клеток молочной железы MCF-10A на основе DEP. Кроме того, как показано на рисунке 3B, для достижения эффективного разделения проводимость среды должна быть отрегулирована таким образом, чтобы клетки испытывали либо pDEP, либо nDEP, основываясь на их соответствующих диэлектрических свойствах.

Наконец, влияние приложенной диэлектрофоретической силы, FDEP, на поведение сортировки обеих клеточных линий исследовали путем сохранения постоянной проводимости среды на уровне 0,4 См/м. FDEP является функцией частоты приложенного электрического поля48,49, и по мере изменения частоты приложенного электрического поля, клетки изменяют свое поведение DEP. Моделирование было начато с установки частоты на 100 кГц, и было замечено, что как линии ячеек MCF-10A, так и MCF-7 испытывали nDEP и удалялись от области высокого электрического поля к нижнему выходу, как показано на рисунке 4A. По мере увеличения частоты поведение DEP обеих клеточных линий оставалось неизменным до 0,8 МГц, когда MCF-10A изменил свое поведение DEP и перешел в область pDEP. Это точка с максимальным разделением между исследуемыми ячейками ответа DEP и максимальной эффективностью сортировки, как показано на рисунке 4B. Когда частота была увеличена до 100 МГц, было замечено, что обе клеточные линии испытывали pDEP и двигались к верхнему выходу, как показано на рисунке 4C. На более высоких частотах выше 0,8 МГц клетки начали обездвиживаться на стенках канала. Иммобилизация клеток на стенках канала может привести к потере клеток в процессе сортировки, что, в свою очередь, сказывается на общей эффективности устройства. Действие этих сил также может привести к серьезной потере жизнеспособности клеток при воздействии в течение более длительного периода времени. Yang et al. количественно оценили влияние сил DEP на клеточную линию Listeria monocytogenes, подвергая их воздействию электрического поля переменного тока 5 МГц и пикового напряжения 20 ВPP50. Их результаты показали жизнеспособную потерю клеток 56%-89% при хранении под действием силы DEP в течение 4 ч. Аналогичным образом, сообщалось также, что силы DEP оказывают влияние на движение клеток при суспендировании в поляризуемой среде и используются для иммобилизации клеток. Ettehad et al. сообщили о микрофлюидном устройстве с интердигитированными электродами (IDE), которое использовало частоту переменного тока 1 МГц и 20В PP для иммобилизации дрожжевых клеток51. Они показали, что иммобилизация их дрожжевых клеток зависит от соотношения сторон между их IDE и приложенным напряжением. Увеличение соотношения сторон интервалов IDE привело к резкому снижению иммобилизации клеток, а для иммобилизации клеток в устройствах с большим расстоянием между IDE требовалось более высокое VPP. Иммобилизация клеток является желательным применением, когда клетки должны быть захвачены для анализа или роста. Предыдущие результаты ясно показали, что применяемая частота переменного тока и напряжение влияют на иммобилизацию клеток. В приложениях, где высокопроизводительная сортировка или скрининг являются желаемым результатом, иммобилизация клеток приводит к потере клеток и снижает эффективность вывода устройства.

Для количественной оценки влияния приложенной частоты и напряжения на иммобилизацию ячейки был проведен набор симуляций от килогерца до мегагерца диапазона частот при фиксированном приложенном напряжении 1,5 ВПП. Результаты показаны на дополнительном рисунке S4. Результаты показали, что на частотах в диапазоне кГц иммобилизация ячеек на стенках каналов была намного меньше по сравнению с частотами в диапазоне МГц. Поскольку сила DEP прямо пропорциональна приложенной частоте переменного тока, мы можем сделать вывод, что при высокой силе DEP иммобилизация клеток более выражена. Для этого микрофлюидного устройства произойдет потеря клеток при сортировке ячеек MCF7 и MCF-10A, поскольку это требуется для работы на частотах более 0,8 МГц. Эффект случайного распределения клеток на входе дополнительно исследовали путем выбора граничного условия случайного распределения. В этом случае наблюдалось больше взаимодействий клеточного канала со стенками, как показано на дополнительном рисунке 5.

Figure 4
Рисунок 4: Сортировка ячеек с фиксированной проводимостью среды. Влияние частоты применяемого поля переменного тока на разделение неметастатических клеток рака молочной железы (MCF-7) и неопухолевых эпителиальных клеток молочной железы (MCF-10A) в моделируемом микрофлюидном устройстве. (A) f= 100 кГц; (B) f= 0,8 МГц; (C) f= 100 МГц. Проводимость жидкой среды была зафиксирована на уровне σм = 0,4 См/м. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Диэлектрические свойства для моделирования εцитоплазма σцитоплазма
(См/м)		 εмембрана σмембрана
(См/м)
МКФ-7 50 0.8 11 6× 10-6
МКФ-10А 100 0.1 11 6
ф0 800 [кГц] 1,2 x 103 Гц Частота электрического поля
sigma_f 0,4 [См/м] 0,8 См/м Проводимость жидкой среды
epsilon_f 80 80 Относительная диэлектрическая проницаемость жидкости
rho_f 1000 [кг/м3] 1000 кг/м³ Плотность жидкости
mu_f 1 x 10-3 [Па·с] 0.001 Па·с Псевдодинамическая вязкость
rho_p 1050 [кг/м3] 1050 кг/м³ Плотность частиц
дп1 17 [мкм] 1.7 x 10-5 м Диаметр частиц
дп2 16 [ум] 1.6 x 10-5 м Диаметр частиц
sigma_p1 0,8 [См/м] 0,6 См/м Проводимость частиц
sigma_p2 0,1 [См/м] 1,1 См/м Проводимость частиц
epsilon_p1 50 55 Здоровая относительная диэлектрическая проницаемость
epsilon_p2 100 65 Относительная диэлектрическая проницаемость рака
sigma_s1 6 x 10-6 [См/м] 6 x 10-6 См/м Электропроводность оболочки
sigma_s2 6 [См/м] 6 См/м Электропроводность оболочки
epsilon_s1 11 11 Относительная диэлектрическая проницаемость оболочки
epsilon_s2 11 11 Относительная диэлектрическая проницаемость оболочки
th_s1 7 [нм] 7 x 10-9 м Толщина корпуса
th_s2 7 [нм] 7 x 10-9 м Толщина корпуса

Таблица 1: Рабочие параметры. Диэлектрические свойства MCF-7 и MCF-10A

Видео 1: Видео, демонстрирующее шаги протокола. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить это видео.

Видео 2: Видео сортировки ячеек. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить это видео.

Дополнительный файл 1: Управляющие уравнения и теоретические основы. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительный рисунок 1: Конструкция и параметры устройства. Микрофлюидная конструкция устройства, выделяющая различные части устройства. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительный рисунок 2: Зазор между электродами. Зазор между двумя патч-электродами. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительный рисунок 3: Исследование независимости сетки. Исследование независимости сетки, изображающее влияние различных размеров ячеек на сортировку клеток MCF-7 и MCF-10A. (A) Различные размеры ячеек для микрофлюидного устройства с указанием количества элементов для каждой сетки. Количество элементов, составляющих сетку, увеличивается от более грубой до более тонкой сетки. (B) Сортировка ячеек MCF7 и MCF-10A по различным размерам ячеек с сохранением всех остальных рабочих параметров постоянными. Тонкие и тонкие размеры ячеек обеспечивают наилучшие результаты для сортировки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительный рисунок 4: Тест на иммобилизацию клеток и случайное распределение. Моделирование проводилось для частот от 10 кГц до 6 МГц для проверки влияния силы DEP на иммобилизацию клеток. (A) При f = 10 кГц сортировка и иммобилизация клеток не наблюдаются. (B) При f = 200 кГц сортировка и иммобилизация клеток не наблюдаются. (C) При f = 0,8 МГц наблюдается сортировка и иммобилизация ячеек на выходных стенках. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительный рисунок 5: Случайное распределение. Случайно распределенные частицы на входе чипа. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Дополнительная таблица 1: Сравнение различных микрофлюидных сортировочных устройств на основе DEP. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы загрузить этот файл.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Discussion

Ранее сообщалось о микрофлюидных устройствах для клеточной культуры, улавливания и сортировки 47,52,53. Изготовление этих устройств в чистом помещении является дорогостоящим процессом, и крайне важно количественно оценить производительность и эффективность предлагаемого микрофлюидного устройства с помощью моделирования CFD. В данном исследовании представлена конструкция и моделирование AC-диэлектрофоретического микрофлюидного устройства для непрерывного разделения неметастатических клеток рака молочной железы (MCF-7) и неопухолевых эпителиальных клеток молочной железы (MCF-10A) на основе их диэлектрических свойств23.

Устройство управляется путем применения электрического поля переменного тока через набор из двух микроэлектродов, встроенных в один микрофлюидный сортировочный канал для разделения ячеек MCF-7 и MCF-10A на основе их диэлектрических свойств. Эффективность разделения устройства была вычислительно смоделирована для различных значений проводимости среды и для диапазона применяемых частот переменного тока. Было установлено, что оптимальные применяемые значения частоты переменного тока и проводимости среды составляют соответственно 0,8 МГц и 0,4 См/м. Низкое напряжение 1,5 Вp-p использовалось во время моделирования. Применяемый диапазон частот переменного тока и приложенное напряжение сопоставимы с ранее сообщенной литературой23,47. На частотах выше 1 МГц наблюдался эффект иммобилизации ячеек, который следует учитывать при проектировании и изготовлении будущих устройств. Мы перечисляем эту иммобилизацию клеток как ограничение нашего метода в контексте приложений сортировки клеток. Мы считаем, что иммобилизация клеток на более высоких частотах может быть использована для дифференцировки клеток, как сообщалось ранее влитературе 54, что придает этой предлагаемой конструкции новое направление. Это приложение будет представлять большой интерес для исследователей в области синтетической биологии.

Критические шаги для правильной реализации этого протокола включают выбор подходящих физических узлов и подузлов (шаги 1.5-1.9). Эти шаги составляют основу всего протокола моделирования и помогают выбрать значения параметров для каждого типа ячейки, приложенной силы и приложенного напряжения. Другим важным шагом является выбор правильной проводимости среды жидкости и применяемой частоты. Это может быть достигнуто путем выполнения этапа устранения неполадок параметрической развертки. Параметрическая развертка этих двух параметров может помочь в определении оптимальных значений для любых будущих симуляций. Наконец, исследование независимости сетки также имеет решающее значение в контексте выбора правильного размера сетки для любых будущих симуляций. Настоятельно рекомендуется, чтобы исследование независимости сетки проводилось в качестве этапа устранения неполадок перед завершением любого будущего моделирования.

Это исследование предоставляет первый основанный на моделировании пример встроенного разделения неметастатических клеток рака молочной железы (MCF-7) и неопухолевых эпителиальных клеток молочной железы (MCF-10A) на основе их диэлектрических свойств. Мы считаем, что эта конструкция может быть дополнительно реализована для жизнеспособной и нежизнеспособной сортировки ячеек.

Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.

Disclosures

Авторы заявляют об отсутствии потенциальных конфликтов интересов.

Acknowledgments

Это исследование было поддержано Комиссией по высшему образованию Пакистана.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
COMSOL COMSOL multiphysics simulation software

DOWNLOAD MATERIALS LIST

References

  1. Liang, L., et al. Microfluidic-based cancer cell separation using active and passive mechanisms. Microfluidics and Nanofluidics. 24 (4), 26 (2020).
  2. Damiati, S., Kompella, U. B., Damiati, S. A., Kodzius, R. Microfluidic devices for drug delivery systems and drug screening. Genes. 9 (2), 103 (2018).
  3. Pashayan, N., et al. Personalized early detection and prevention of breast cancer: ENVISION consensus statement. Nature Reviews Clinical Oncology. 17 (11), 687-705 (2020).
  4. Panesar, S., Neethirajan, S. Microfluidics: Rapid diagnosis for breast cancer. Nano-micro Letters. 8 (3), 204-220 (2016).
  5. Chen, J., Li, J., Sun, Y. Microfluidic approaches for cancer cell detection, characterization and separation. Lab on a Chip. 12 (10), 1753-1767 (2012).
  6. Beech, J. P., Holm, S. H., Adolfsson, K., Tegenfeldt, J. O. Sorting cells by size, shape and deformability. Lab on a Chip. 12 (6), 1048-1051 (2012).
  7. Kang, Y., Li, D. Electrokinetic motion of particles and cells in microchannels. Microfluidics and Nanofluidics. 6 (4), 431-460 (2009).
  8. Schmid, L., Weitz, D. A., Franke, T. Acoustic microfluidic fluorescence-activated cell sorter. Lab on a Chip. 14 (19), 3710-3718 (2014).
  9. Yu, B. Y., Elbuken, C., Shen, C., Huissoon, J. P., Ren, C. L. An integrated microfluidic device for the sorting of yeast cells using image processing. Scientific Reports. 8, 3550 (2014).
  10. Asiaei, S., Darvishi, V., Davari, M. H., Zohrevandi, D., Moghadasi, H. Thermophoretic isolation of circulating tumor cells, numerical simulation and design of a microfluidic chip. Journal of Thermal Analysis and Calorimetry. 137 (3), 831-839 (2019).
  11. Song, Y., Li, M., Pan, X., Wang, Q., Li, D. Size-based cell sorting with a resistive pulse sensor and an electromagnetic pump in a microfluidic chip. Electrophoresis. 36 (3), 398-404 (2014).
  12. Giraud, G., et al. Dielectrophoretic manipulation of ribosomal RNA. Biomicrofluidics. 5 (2), 024116 (2011).
  13. Valero, A., Braschler, T., Demierre, N., Renaud, P. A miniaturized continuous dielectrophoretic cell sorter and its applications. Biomicrofluidics. 4 (2), 022807 (2010).
  14. Allahrabbi, N., Chia, Y. S. M., Saifullah, M. S. M., Lim, K. M., Lanry Yung, L. Y. A hybrid dielectrophoretic system for trapping of microorganisms from water. Biomicrofluidics. 9 (3), 034110 (2015).
  15. Vykoukal, D. M., Gascoyne, P. R. C., Vykoukal, J. Dielectric characterization of complete mononuclear and polymorphonuclear blood cell subpopulations for label-free discrimination. Integrative Biology: Quantitative Biosciences from Nano to Macro. 1 (7), 477-484 (2009).
  16. Shim, S., et al. Antibody-independent isolation of circulating tumor cells by continuous-flow dielectrophoresis. Biomicrofluidics. 7 (1), 11807 (2013).
  17. Jeon, H. J., Lee, H., Yoon, D. S., Kim, B. M. Dielectrophoretic force measurement of red blood cells exposed to oxidative stress using optical tweezers and a microfluidic chip. Biomedical Engineering Letters. 7 (4), 317-323 (2017).
  18. Song, H., et al. Continuous-flow sorting of stem cells and differentiation products based on dielectrophoresis. Lab on a Chip. 15 (5), 1320-1328 (2015).
  19. Tsai, S. L., Chiang, Y., Wang, M. H., Chen, M. K., Jang, L. S. Battery-powered portable instrument system for single-cell trapping, impedance measurements, and modeling analyses. Electrophoresis. 35 (16), 2392-2400 (2014).
  20. Chan, J. Y., et al. Dielectrophoresis-based microfluidic platforms for cancer diagnostics. Biomicrofluidics. 12 (1), 011503 (2018).
  21. Patel, S., et al. Microfluidic separation of live and dead yeast cells using reservoir-based dielectrophoresis. Biomicrofluidics. 6 (3), 34102 (2012).
  22. Yildizhan, Y., Erdem, N., Islam, M., Martinez-Duarte, R., Elitas, M. Dielectrophoretic separation of live and dead monocytes using 3D carbon-electrodes. Sensors. 17 (11), 2691-2704 (2017).
  23. Piacentini, N., Mernier, G., Tornay, R., Renaud, P. Separation of platelets from other blood cells in continuous-flow by dielectrophoresis field-flow-fractionation. Biomicrofluidics. 5 (3), 34122 (2011).
  24. Zhao, K., Duncker, B. P., Li, D. Continuous cell characterization and separation by microfluidic alternating current dielectrophoresis. Analytical Chemistry. 91 (9), 6304-6314 (2019).
  25. Valero, A., et al. Tracking and synchronization of the yeast cell cycle using dielectrophoretic opacity. Lab on a Chip. 11 (10), 1754-1760 (2011).
  26. Demierre, N., Braschler, T., Muller, R., Renaud, P. Focusing and continuous separation Of cells in a microfluidic device using lateral dielectrophoresis. International Solid-State Sensors, Actuators and Microsystems Conference. 430 (98), 1777-1780 (2007).
  27. Arslan, Z. C., Yalçın, Y. D., Külah, H. Label-free enrichment of MCF7 breast cancer cells from leukocytes using continuous flow dielectrophoresis. Electrophoresis. 43 (13-14), 1531-1544 (2022).
  28. Turcan, I., Olariu, M. A. Dielectrophoretic manipulation of cancer cells and their electrical characterization. ACS Combinatorial Science. 22 (11), 554-578 (2020).
  29. Park, J., et al. Sequential cell-processing system by integrating hydrodynamic purification and dielectrophoretic trapping for analyses of suspended cancer cells. Micromachines. 11 (1), 47 (2020).
  30. Hussein, M., et al. Breast cancer cells exhibits specific dielectric signature in vitro using the open-ended coaxial probe technique from 200 MHz to 13.6 GHz. Scientific Reports. 9, 4681 (2019).
  31. Fornes-Leal, A., Garcia-Pardo, C., Frasson, M., Pons Beltrán, V., Cardona, N. Dielectric characterization of healthy and malignant colon tissues in the 0.5-18 GHz frequency band. Physics in Medicine and Biology. 61 (20), 7334-7346 (2016).
  32. Çetin, B., Li, D. Dielectrophoresis in microfluidics technology. Electrophoresis. 32 (18), 2410-2427 (2011).
  33. Khan, S., Khulief, Y. A., Al-Shuhail, A. A. Effects of reservoir size and boundary conditions on pore-pressure buildup and fault reactivation during CO2 injection in deep geological reservoirs. Environmental Earth Sciences. 79, 294 (2020).
  34. Adams, T. N. G., Turner, P. A., Janorkar, A. V., Zhao, F., Minerick, A. R. Characterizing the dielectric properties of human mesenchymal stem cellsand the effects of charged elastin-like polypeptide copolymer treatment. Biomicrofluidics. 8 (5), 054109 (2014).
  35. Lo, Y. J., et al. Measurement of the Clausius-Mossotti factor of generalized dielectrophoresis. Applied Physics Letters. 104, 083701 (2014).
  36. Lo, Y. J., Lei, U. Measurement of the real part of the Clausius-Mossotti factor of dielectrophoresis for Brownian particles. Electrophoresis. 41 (1), 137-147 (2020).
  37. Ohta, A. T., et al. Optically controlled cell discrimination and trapping using optoelectronic Tweezers. IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics. 13 (2), 235-242 (2007).
  38. Sun, T., Morgan, H. Single-cell microfluidic Impedance cytometry. Microfluidics and Nanofluidics. 8 (4), 423-443 (2010).
  39. Weng, P. Y., et al. Size-dependent dielectrophoretic cross-over frequency of spherical particles. Biomicrofluidics. 10 (1), 1909-1921 (2016).
  40. Lu, Y. W., Sun, C., Kao, Y. C., Hung, C. L., Juang, J. Y. Dielectrophoretic cross-over frequency of single particles: Quantifying the effect of surface functional groups and electrohydrodynamic flow drag force. Nanomaterials. 10 (7), 1364 (2020).
  41. Henslee, E. A., Sano, M. B., Rojas, A. D., Schmelz, E. M., Davalos, R. V. Selective concentration of human cancer cells using contactless dielectrophoresis. Electrophoresis. 32 (18), 2523-2529 (2011).
  42. Chan, J. Y., et al. Dielectrophoresis-based microfluidic platforms for cancer diagnostics. Biomicrofluidics. 12 (1), 11503-11525 (2018).
  43. Gascoyne, P. R. C., Shim, S. Isolation of circulating tumor cells by dielectrophoresis. Cancers. 6 (1), 545-579 (2014).
  44. Liang, W., et al. Determination of dielectric properties of cells using ac electrokinetic-based microfluidic platform. Micromachines. 11 (5), 513-537 (2020).
  45. Frusawa, H., et al. Frequency-modulated wave dielectrophoresis of vesicles and cells periodic U-turns at the crossover frequency. Nanoscale Research Letters. 13 (169), 2583-2589 (2018).
  46. Wei, M. T., Junio, J., Ou-Yang, D. H. Direct measurements of the frequency-dependent dielectrophoresis force. Biomicrofluidics. 3 (1), 12003 (2009).
  47. Mustafa, A., Pedone, E., Marucci, L., Moschou, D., Lorenzo, M. D. A flow-through microfluidic chip for continuous dielectrophoretic separation of viable and non-viable human T-cells. Electrophoresis. 43 (3), 501-508 (2021).
  48. Wang, L., et al. Dual frequency dielectrophoresis with interdigitated sidewall electrodes for microfluidic flow-through separation of beads and cells. Electrophoresis. 30 (5), 782-791 (2021).
  49. Alazzam, A., Mathew, B., Alhammadi, F. Novel microfluidic device for the continuous separation of cancer cells using dielectrophoresis. Journal of Separation Science. 40 (5), 1193-1200 (2017).
  50. Yang, L., Banada, P. P., Bhunia, A. K., Bashir, R. Effects of dielectrophoresis on growth viability and immuno-reactivity of listeria monocytogenes. Journal of Biological Engineering. 2, 6 (2008).
  51. Matbaechi, H., Soltani, P., Hölzel, R., Wenger, C. Dielectrophoretic immobilization of yeast cells using CMOS integrated microfluidics. Micromachines. 11 (5), 501-518 (2020).
  52. Mustafa, A., Pedone, E., La Regina, A., Erten, A. A., Marucci, L. Development of a single layer microfluidic device for dynamic stimulation, culture and imaging of mammalian cells. bioRxiv. , (2022).
  53. Mustafa, A., et al. Enhanced dissolution of liquid microdroplets in the extensional creeping flow of a hydrodynamic trap. Langmuir. 32 (37), 9460-9467 (2016).
  54. Chang, H. F., Chou, S. E., Cheng, J. Y. Electric-field-induced neural precursor cell differentiation in microfluidic devices. Journal of Visualized Experiments. (170), e61917 (2021).

Tags

Машиностроение выпуск 186
Микрофлюидное устройство для разделения неметастатических (MCF-7) и неопухолевых (MCF-10A) клеток рака молочной железы с использованием диэлектрофореза AC
Play Video
PDF DOI DOWNLOAD MATERIALS LIST

Cite this Article

ur Rehman, A., Zabibah, R. S.,… More

ur Rehman, A., Zabibah, R. S., Kharratian, S., Mustafa, A. Microfluidic Device for the Separation of Non-Metastatic (MCF-7) and Non-Tumor (MCF-10A) Breast Cancer Cells Using AC Dielectrophoresis. J. Vis. Exp. (186), e63850, doi:10.3791/63850 (2022).

Less
Copy Citation Download Citation Reprints and Permissions
View Video

Get cutting-edge science videos from JoVE sent straight to your inbox every month.

Waiting X
Simple Hit Counter