方法論記事

AC誘電泳動を用いた非転移性(MCF-7)および非腫瘍(MCF-10A)乳癌細胞の分離のためのマイクロ流体デバイス

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DOI：

10.3791/63850

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2022年8月11日

 ,  ,  , 
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

この記事について

サマリー

乳がん細胞は、非腫瘍乳房上皮細胞とは異なる誘電特性を示します。この誘電特性の違いに基づいて、免疫療法の目的で2つの集団を分離できるという仮説が立てられています。これをサポートするために、MCF-7およびMCF-10A細胞を分類するマイクロ流体デバイスをモデル化します。

要約

誘電泳動装置は、外部電場を印加することにより、サンプル体積中の癌細胞の分極の原理を使用して、ラベルフリー、費用対効果、堅牢、かつ正確な方法で癌細胞を検出および操作することができます。この記事では、細胞混合物からの流体力学的誘電泳動(HDEP)を使用して、非転移性乳がん細胞(MCF-7)および非腫瘍性乳腺上皮細胞(MCF-10A)のハイスループット連続ソーティングにマイクロ流体プラットフォームを利用する方法を示します。HDEPマイクロ流体チップ内にミクロンサイズのギャップを空けて並べた2つの電極間に電界を発生させることで、非腫瘍性乳房上皮細胞(MCF-10A)を押しのけてメインチャネル内で負のDEPを示し、非転移性乳がん細胞は膜伝導率よりも高い導電性を有するため、細胞培地に懸濁しても影響を受けずに経過をたどることができます。この概念を実証するために、培地導電率の異なる値についてシミュレーションを実行し、細胞の選別を研究しました。パラメトリック分析を実施し、適切なセル混合物の導電率は0.4 S/mであることがわかりました。媒質導電率を一定に保つことで、0.8MHzの適切なAC周波数を確立し、電界周波数を変化させることで最大の選別効率を実現しました。実証された方法を使用して、適切な細胞混合物懸濁培地の導電率および適用されるACの頻度を選択した後、最大の選別効率を達成することができる。

概要

乳房組織の内外に発生する悪性腫瘍は、世界中の女性の乳がんの頻繁な原因であり、重大な健康問題を引き起こしています1。転移前の乳房腫瘍は、早期に発見されれば手術で治療できますが、無視すると、肺、脳、骨に転移して患者の生活に深刻な影響を与える可能性があります。放射線療法や化学物質ベースの治療など、後の段階で提供される治療法には重篤な副作用があります2。最近の研究では、乳がんの早期診断により死亡率が60%低下することが報告されています3。したがって、パーソナライズされた早期発見方法に向けて取り組むことが不可欠です。この目的のために、科学技術のさまざまな分野で働く研究者は、マイクロフルイディクスを使用して乳がんの早期診断のためのデバイスを開発してきました4。これらの方法には、細胞親和性マイクロクロマトグラフィー、磁気活性化マイクロセルソーター、サイズベースのがん細胞の捕捉と分離、およびオンチップ誘電泳動(DEP)5,6が含まれます。文献で報告されているこれらのマイクロ流体技術は、正確な細胞操作、リアルタイムモニタリング、および明確に定義されたサンプルの選別を可能にし、多くの診断および治療アプリケーションの中間ステップとして機能します5。これらの選別機構とマイクロ流体との統合は、標的細胞の柔軟で信頼性の高い操作を提供する7、8、9、10。このような統合の主な利点の1つは、ナノからマイクロリットルの容量の流体サンプルを扱うことができ、サンプル流体の電気的特性を操作できることです。マイクロ流体デバイス内の懸濁流体の導電率を調整することにより、生体細胞は、そのサイズおよび誘電特性の違いに基づいて選別することができる11,12。

これらの技術の中で、オンチップDEPは、生物学的サンプルの電気的特性を利用するラベルフリーのセルソーティング技術であるため、しばしば好まれます。DEPは、DNA13、RNA14、タンパク質15、細菌16、血球17、循環腫瘍細胞(CTC)18、幹細胞19などのバイオサンプルを操作することが報告されています。生体試料の選別にDEPを採用したマイクロ流体デバイスは、文献20において広く報告されている。生存および非生存酵母細胞を選別するためのリザーバベースのDEPマイクロ流体(rDEP)デバイスは、電気化学反応の悪影響から細胞を保護することが報告されている21、22。Piacentiniらは、赤血球を血小板から97%の効率で分離するキャスタレーションマイクロ流体セルソーターを報告しました23。非対称オリフィスおよび埋め込み電極を有するオンチップDEPデバイスは、生存可能および非生存セル24を選別することも報告されている。ValeroおよびDemierreらは、チャネル25,26の両側に微小電極の2つのアレイを導入することによって、キャスタレーションマイクロ流体セルソーターを改変した。これは、チャネルの中央にあるセルに焦点を合わせるのに役立ちました。Zeynepらは、白血球からMCF7乳がん細胞を分離して濃縮するためのDEPベースのマイクロ流体デバイスを発表しました27。彼らは、1MHzの周波数と10〜12 Vppの範囲の印加電圧で74%〜98%の白血球からMCF7細胞を抽出する効率を報告しました。補足表1は、DEPベースのマイクロ流体選別装置を、その設計、電極構成、および動作パラメータ(印加周波数および電圧)に基づいて定性的および定量的に比較したものです。

最近では、研究者らは、マイクロ流体チップ内の乳房上皮細胞(MCF-10A)と非転移性乳癌細胞(MCF-7)の誘電挙動の違いを測定しようとしました28,29。Jithinらはまた、200MHz〜13.6GHzの周波数を有するオープンエンド同軸プローブ技術を用いて、異なる癌細胞株の誘電応答を特徴づけた30。MCF-7細胞株とMCF-10A細胞株の誘電体応答のこれらの違いを利用して、実行時にそれらを分離することができ、パーソナライズされた初期段階の診断装置の開発につながる可能性があります。

本稿では、非転移性乳がん細胞(MCF-7)と非腫瘍乳腺上皮細胞(MCF-10A)の制御された選別をAC誘電泳動を用いてシミュレーションします。電界の変化領域は、マイクロ流体チップ内の選別に影響を与えます。提案手法は実装が容易であり、様々なマイクロ流体チップレイアウトへの選別技術の統合を可能にする。数値流体力学(CFD)シミュレーションを行い、細胞を懸濁した流体培地の導電率を変化させることによって、非転移性乳がん細胞と非腫瘍乳腺上皮細胞の分離を検討した。これらのシミュレーションでは、導電率を一定に保ち、印加周波数を変更することにより、癌細胞と健常細胞の分離を制御できることを示しています。

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プロトコル

注:ここでのプロトコルは、マルチフィジックスシミュレーションソフトウェアであるCOMSOLを使用して、AC誘電泳動を使用して非転移性乳がん細胞(MCF-7)および非腫瘍乳腺上皮細胞(MCF-10A)の制御された選別をシミュレートします。

1. チップ設計とパラメータ選択

  1. マルチフィジックスソフトウェアを開き、 ブランクモデルを選択します。 [グローバル定義 ] を右クリックし 、[パラメーター] を選択します。 表 1 に示すパラメーターをテキスト・ファイルとしてグローバル定義にインポートするか、値を個別に入力します。
  2. [ ホーム ]タブから[コンポーネントの追加]を選択し、 2Dコンポーネントを追加します。ジオメトリを右クリックし、ファイルをダブルクリックしてモデルファイルをインポートします。
  3. 空白の材料を選択し、 表 1 の材料特性を使用します。
  4. [ホーム] タブから [物理演算の追加 ] を選択し、「AC/DC」と入力します。AC/DCノードで、電界と電流のサブ ノードの下で物理 として電流を選択します。
  5. 電流を右クリックし、[電流保存]、[絶縁]、および[電位]サブノードを選択して、チャネル壁を絶縁し、電極に電位を割り当てます。
  6. ホームタブから[物理を追加]を選択し、[流体の流れ]ノードで、[単相流]のサブノードの下にある[クリーピングフロー物理]を選択します。「単相流」(Single-Phase Flow) を右クリックし、「壁」(Wall) サブノードを使用してチップ境界を壁としてレンダリングします。
  7. 単相流を右クリックし、2つの入口サブノードと1つの出口サブノードを追加します。
  8. 流入口サブノードを使用して流入口を割り当て、[ 流速 の法線]を 境界条件として使用します。アウトレットサブノードを使用してアウトレットを割り当てます。
  9. ホーム タブから[物理を追加]を選択し、[流体の流れ]ノードで、[パーティクル トレース]のサブノードの下にある[パーティクル トレース フロー物理]を選択します。
  10. パーティクル トレース ノードを右クリックし、サブノードの壁、2 つの パーティクル プロパティ サブノード、2 つの入口サブノード、1 つの出口サブノード、2 つの誘電泳動力サブノード、および 1 つのドラッグ力サブノードを追加します。
    1. パーティクルプロパティサブノードを使用して、MCF-7セルとMCF-10Aセルの両方のパーティクルプロパティを設定します。[グローバル定義]セクションのパラメータからパーティクルのプロパティを選択します。
    2. ドラッグフォースサブノードを追加して、両方のタイプのセルに誘電泳動 フォース を割り当てます。
    3. この場合、パラメータセクションから パーティクルプロパティ を追加します。シェルサブノードを追加して、哺乳類細胞をモデル化します。
  11. ホーム タブで、[メッシュ の追加 ] を選択し、[ ファイン メッシュ] を選択します。[ホーム] タブから [メッシュの構築] を選択して、メッシュを構築します。
  12. ホームタブで、スタディの追加をクリックして、3つの スタディ ステップを追加します。 スタディステップ1 は、周波数応答をシミュレートするためのものです。 周波数ドメイン サブノードを使用します。
    1. クリーピング流れをシミュレートするには、 定常スタディ ノードを選択します。誘電泳動力のある条件と泳電力のない条件をシミュレートするために、2つの時間依存ステップを追加します。
    2. 誘電泳動なし条件の場合は、 物理と変数の選択を選択し、スタディステップの モデル設定の変更 というタイトルのチェックボックスをオンにして、 誘電泳動ステップを無効にします。誘電泳動条件の場合は、無効にしないでください。ファイルを保存し、[ 計算] を押してシミュレーションを実行します。
      注:非転移性乳がん細胞(MCF-7)および非腫瘍乳腺上皮細胞(MCF-10A)の選別用に設計されたマイクロ流体チップには、 補足図1 および補足図2に示すように、それぞれ20μmおよび40μmの幅の細胞混合フローおよび流体力学的フローフォーカシング用の 2つの別々の入口があります。
    3. 周波数領域サブノードの下の周波数(f0)と電位サブノードを使用した電圧を、選別室の上側壁に沿って配置されたプレーナ電極(幅295μm)に割り当てます。出口で、「フリーズ」壁条件を使用して、ソートされたパーティクルを視覚化します。

2. 数理モデルと計算解析

  1. 計算流体力学(CFD)研究を設定して、マイクロ流体デバイス内の非転移性乳がん細胞と非腫瘍乳腺上皮細胞を分離するための動作パラメータを検証します。
    注:この目的のために、マルチフィジックスソフトウェア(AC / DC、マイクロ流体工学、および粒子追跡モジュール)が使用されました。支配方程式と理論的背景は、補足ファイル1で詳細に示されています。このモデルは、表1に要約されている文献31、32で報告されている非転移性乳癌細胞(MCF7)および非腫瘍乳腺上皮細胞(MCF-10A)の誘電特性を使用してテストされました。
  2. 非転移性乳がん(MCF7)および非腫瘍乳腺上皮(MCF-10A)細胞株を細胞混合物の入口に1:1の比率で導入することにより、CFDシミュレーションを実行します。
    1. 最初に、メッシュ独立性スタディを実行して、シミュレーション33のメッシュサイズを最適化します。
      注:動作パラメータの最適なソリューションを見つけるために、メッシュ独立性調査が実施されました。解の収束に最適な要素サイズを定量化するために、5つの異なるメッシュサイズのセットが選択されました。補足図3Aに示すように、メッシュを定義する要素の総数が635(メッシュが粗い)の場合、ソート効率が最も低く、補足図3Bに示すように、MCF7セルの一部が下部の出口に移動することが観察されました。メッシュ サイズを細かくすると、メッシュを定義する要素の数も 2,288 に増加しました。この場合、選別効率は最大になり、MCF7細胞とMCF-10A細胞の両方がそれぞれの出口に向かって移動しました。より細かいメッシュもシミュレートされ、メッシュを定義する要素の数は3,188に増加しました。この時点以降、選別効率は影響を受けませんでした。したがって、この場合、細かいメッシュサイズが最適であると言っても過言ではありません。
    2. 2 セットの CFD スタディを解きます。
    3. 最初のセットでは、 スタディ 1を右クリックし、 パラメトリックスイープ サブノードを追加します。 + 記号を押して、流体媒体導電率「σm」をスイープ変数として追加します。0.01 S/m から 2.5 S/m の範囲の流体媒体導電率 σm に対して、適用される周波数 f (Hz) を 800 kHz の値で一定に保ちながら、パラメトリック スイープ スタディを実行します。
    4. 2番目のセットでは、流体媒体の導電率σ mを各ケースで0.4 S/mに固定しながら、適用されるAC周波数を100 kHzから100 MHzまで変化させてパラメトリックスイープスタディを実施します。このσm値は、MCF-7とMCF-10Aとの間の最大分離がこの値で観察されたため、最初のCFD研究の結果に基づいて選択された。
    5. 導電性媒体中の誘電体球状粒子に加えられる誘電泳動(DEP)力FDEP (−)の強さは、式1T34で与えられる。
      F出発 figure-protocol-1 [1]
      誘電泳動力サブノードの下で式1を使用します。式1において、 r はFDEPが適用される粒子の半径を示す。K(-)はクラウジウス-モソッティ因子として知られています。 εm(-)は媒体の誘電率を示します。E(V/m)は電界の二乗平均平方根値です。
    6. 式2は、誘電泳動力サブノードの下の球状粒子に使用します。
      figure-protocol-2[2]
      式2において、(-)はDEP力が加わる粒子の複素誘電率を示し、 figure-protocol-3 figure-protocol-4 (-)は粒子を取り囲む流体の複素誘電率を示す。複素誘電率はfigure-protocol-535figure-protocol-6と定義される:
    7. 誘電泳動力サブノードの下の球状粒子に対して式3を使用します。
      figure-protocol-7[3]
      式3において、εp (-)は粒子の複素誘電率の実部を示す。εm (-)は、粒子を取り囲む流体の複素誘電率の実数部を示します。σp (S / m)は粒子の導電率を示します。σm (S / m)は、粒子を囲む媒体の導電率を示します。ω(Hz)は印加電界の周波数です。
      注意: Re(K)の符号は、FDEPの極性を決定します。Re(K)の符号が負の場合、粒子は負の誘電泳動力(nDEP)を受けます。これとは反対に、Re(K)の符号が正の場合、それは正の誘電泳動力(pDEP)を意味します。クラウジウス-モソッティ因子(K)の場合、変動は-1から1の範囲内です。
  3. 式3の修飾形式を使用して、より複雑で多層構造を持つ哺乳類細胞などの生物学的細胞をモデル化します。
    K (figure-protocol-8) = figure-protocol-9 [4]
    式4において、(-)は細胞質の複素誘電率( figure-protocol-10 -)と細胞膜の複素誘電率( figure-protocol-11 -)の両方を含み、 figure-protocol-12 以下のように与えられる36。
  4. 式 5 を使用して "figure-protocol-13" を解きます。
    figure-protocol-14[5]
    式5において、Rサイト(m)およびRmem(m)は、それぞれ細胞質および細胞膜の半径を示す。
  5. 次に、式4を使用して、癌細胞と健康な細胞の両方に適用される電界の関数としてRe(K)をプロットします。クラウジウス・モッソッティ(CM)因子Re(K)の実数部を計算して、粒子が受ける誘電電気泳動力(DEP)を定量化します。
  6. 結果ノードを右クリックし、[粒子評価]サブノードを追加し、[式]セクションに「fpt.deff1.K」と入力して、粒子1のCM係数と粒子2のfpt.deff2.Kをプロットします。
    メモ: 本文に記載されているすべてのプロトコル手順は、プロトコルビデオ(ビデオ1)で確認できます。

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結果

非転移性乳がん(MCF-7)および非腫瘍乳腺上皮(MCF-10A)細胞の効果的なDEPベースの選別のための最適な操作パラメータの調査
誘電泳動を受けたときに誘電特性が異なる非転移性乳がん(MCF-7)細胞と非腫瘍乳腺上皮細胞(MCF-10A)の分離を成功させるには、印加周波数を固定してそれらのK因子を区別する必要があります37,38。印加電界下での非転移性乳癌細胞および非腫瘍乳腺上皮細胞の誘電応答の定量化および両細胞株の印加頻度の関数としての「K」因子の計算は、式4を用いて達成された。図1に示す結果は、非転移性乳癌細胞および非腫瘍乳腺上皮細胞の全ての誘電パラメータを固定したまま、電界の印加周波数を細胞懸濁培地の導電率の3つの異なる値σmについて変化させることによって生成された。

図1に示すように、いずれの場合も、Kの値は、以前の研究

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ディスカッション

マイクロ流体デバイスは、細胞培養、トラップ、およびソーティングについて以前に報告されています47,52,53。クリーンルームでのこれらのデバイスの製造は高価なプロセスであり、CFDシミュレーションを通じて提案されたマイクロ流体デバイスの出力と効率を定量化することが不可欠です。この研究は、非転移性乳がん細胞(MCF-7)と非腫瘍乳腺上皮細胞(MCF-10A)の誘電特性に基づいて連続的に分離するためのAC誘電泳動マイクロ流体デバイスの設計とシミュレーションを提示します23。

このデバイスは、単一のマイクロ流体選別チャネルに埋め込まれた2つの微小電極のセットを介してAC電界を印加し、誘電特性に基づいてMCF-7およびMCF-10Aセルを分離することによって動作します。デバイスの分離効率は、媒体導電率のさまざまな値と印加されたAC周波数の範...

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開示事項

著者は、潜在的な利益相反を宣言していません。

謝辞

この研究は、パキスタン高等教育委員会の支援を受けました。

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材料

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COMSOLCOMSOLマルチフィジックスシミュレーションソフトウェア

参考文献

  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).

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