Artykuł metodologiczny

Urządzenie mikroprzepływowe do separacji komórek raka piersi bez przerzutów (MCF-7) i nienowotworowych (MCF-10A) za pomocą dielektroforezy prądu przemiennego

2.4K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/63850

⸱

11 sierpnia 2022

 ,  ,  , 
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

W tym artykule

Podsumowanie

Komórki raka piersi wykazują inne właściwości dielektryczne w porównaniu do komórek nabłonka piersi niebędących nowotworami. Postawiono hipotezę, że w oparciu o tę różnicę we właściwościach dielektrycznych, obie populacje można rozdzielić do celów immunoterapii. Aby to wesprzeć, modelujemy urządzenie mikroprzepływowe do sortowania komórek MCF-7 i MCF-10A.

Streszczenie

Urządzenia dielektroforetyczne są zdolne do wykrywania i manipulowania komórkami rakowymi w sposób bezznacznikowy, opłacalny, solidny i dokładny, wykorzystując zasadę polaryzacji komórek rakowych w objętości próbki poprzez zastosowanie zewnętrznego pola elektrycznego. W artykule pokazano, w jaki sposób można wykorzystać platformę mikroprzepływową do wysokoprzepustowego ciągłego sortowania komórek raka piersi bez przerzutów (MCF-7) i komórek nabłonka piersi nienowotworowych (MCF-10A) przy użyciu hydrodynamicznej dielektroforezy (HDEP) z mieszaniny komórek. Generując pole elektryczne między dwiema elektrodami umieszczonymi obok siebie z przerwą między nimi o wielkości mikronów w chipie mikroprzepływowym HDEP, nienowotworowe komórki nabłonka piersi (MCF-10A) mogą zostać odepchnięte, wykazując ujemny DEP wewnątrz głównego kanału, podczas gdy nieprzerzutowe komórki raka piersi podążają swoim torem niezakłócone, gdy są zawieszone w podłożu komórkowym, ponieważ mają przewodność wyższą niż przewodność błonowa. Aby zademonstrować tę koncepcję, przeprowadzono symulacje dla różnych wartości przewodności ośrodka i zbadano sortowanie komórek. Przeprowadzono badanie parametryczne i stwierdzono, że odpowiednia przewodność mieszaniny komórek wynosi 0,4 S/m. Utrzymując stałą przewodność medium, ustalono odpowiednią częstotliwość prądu przemiennego 0,8 MHz, co zapewnia maksymalną wydajność sortowania poprzez zmianę częstotliwości pola elektrycznego. Stosując zademonstrowaną metodę, po doborze odpowiedniej przewodności medium zawiesinowego mieszaniny komórek oraz częstotliwości zastosowanego prądu przemiennego, można osiągnąć maksymalną wydajność sortowania.

Wprowadzenie

Złośliwy nowotwór, który rozwija się w tkance piersi i wokół niej, jest częstą przyczyną raka piersi u kobiet na całym świecie, powodując poważny problem zdrowotny1. Guzy piersi przed przerzutami mogą być leczone chirurgicznie, jeśli zostaną wykryte na wczesnym etapie, ale jeśli zostaną zignorowane, mogą mieć poważne konsekwencje dla życia pacjentki, rozprzestrzeniając się na płuca, mózg i kości. Leczenie oferowane na późniejszych etapach, takie jak radioterapia i terapie chemiczne, mają poważne skutki uboczne2. Ostatnie badania wykazały, że wczesne rozpoznanie raka piersi zmniejsza śmiertelność o 60%3. Dlatego konieczne jest dążenie do spersonalizowanych metod wczesnego wykrywania. W tym celu naukowcy pracujący w różnych dziedzinach nauki i technologii wykorzystali mikrofluidykę do opracowania urządzeń do wczesnej diagnostyki raka piersi4. Metody te obejmują mikrochromatografię powinowactwa komórkowego, sortery mikrokomórek aktywowane magnetycznie, wychwytywanie i separację komórek nowotworowych na podstawie wielkości oraz dielektroforezę na chipie (DEP)5,6. Te techniki mikroprzepływowe opisane w literaturze umożliwiają precyzyjną manipulację komórkami, monitorowanie w czasie rzeczywistym i sortowanie dobrze zdefiniowanych próbek, które służą jako etap pośredni w wielu zastosowaniach diagnostycznych i terapeutycznych5. Integracja tych mechanizmów sortowania z mikroprzepływami zapewnia elastyczną i niezawodną manipulację komórkami docelowymi7,8,9,10. Jedną z głównych zalet takiej integracji jest możliwość pracy z próbkami płynów o objętościach od nano do mikrolitrów, a także możliwość manipulowania właściwościami elektrycznymi próbki płynu. Dostosowując przewodność płynu zawieszającego wewnątrz urządzeń mikroprzepływowych, komórki biologiczne można sortować na podstawie ich rozmiarów i różnic w ich właściwościach dielektrycznych11,12.

Wśród tych technik, często preferowany jest wbudowany DEP, ponieważ jest to technika sortowania komórek bez etykiet, która wykorzystuje właściwości elektryczne próbek biologicznych. Zgłoszono, że DEP manipuluje próbkami biologicznymi, takimi jak DNA13, RNA14, proteins15, bacteria16, blood cells17, krążące komórki nowotworowe (CTCs)18 i stem cells19. Urządzenia mikroprzepływowe, które wykorzystują DEP do sortowania próbek biologicznych, zostały obszernie opisane w literaturze20. Stwierdzono istnienie zbiornikowych urządzeń mikroprzepływowych DEP (rDEP) do sortowania żywotnych i nieżywotnych komórek drożdży, które chronią komórki przed niekorzystnymi skutkami reakcji elektrochemicznych21,22. Piacentini i wsp. opisali ażurowy sorter komórek mikroprzepływowych, który oddzielał czerwone krwinki od płytek krwi ze skutecznością 97%23. Zgłoszono również, że urządzenia DEP na chipie z asymetrycznymi otworami i wbudowanymi elektrodami sortują żywotne i nieżywotne komórki24. Valero i Demierre i wsp. zmodyfikowali ażurowy sorter komórek mikroprzepływowych, wprowadzając dwie matryce mikroelektrod po obu stronach kanału25,26. Pomogło to w skupieniu komórek w środku kanału. Zeynep i wsp. zaprezentowali urządzenie mikroprzepływowe oparte na DEP do oddzielania i koncentrowania komórek raka piersi MCF7 z leukocytów27. Stwierdzili skuteczność ekstrakcji komórek MCF7 z leukocytów między 74%-98% z częstotliwością 1 MHz i przyłożonym napięciem w zakresie 10-12 Vpp. Tabela uzupełniająca 1 przedstawia jakościowe i ilościowe porównanie urządzeń do sortowania mikroprzepływowego opartych na DEP w oparciu o ich konstrukcję, konfigurację elektrod i parametry operacyjne (przyłożona częstotliwość i napięcie).

Ostatnio badacze próbowali zmierzyć różnice w zachowaniu dielektrycznym komórek nabłonka piersi (MCF-10A) i komórek raka piersi bez przerzutów (MCF-7) wewnątrz mikroprzepływowego chipa28,29. Jithin i wsp. scharakteryzowali również odpowiedzi dielektryczne różnych linii komórek nowotworowych za pomocą techniki otwartej sondy koncentrycznej o częstotliwościach od 200 MHz do 13,6 GHz30. Te różnice w reakcjach dielektrycznych linii komórkowych MCF-7 i MCF-10A można wykorzystać do ich rozdzielenia w czasie pracy i mogą prowadzić do opracowania spersonalizowanych urządzeń do diagnostyki na wczesnym etapie.

W tym artykule symulujemy kontrolowane sortowanie komórek raka piersi bez przerzutów (MCF-7) i komórek nabłonka piersi bez guza (MCF-10A) za pomocą dielektroforezy AC. Obszar zmian w polu elektrycznym wpływa na sortowanie wewnątrz chipa mikroprzepływowego. Proponowana technika jest łatwa do wdrożenia i pozwala na integrację techniki sortowania z różnymi układami mikroprzepływowymi. Symulacje obliczeniowej dynamiki płynów (CFD) przeprowadzono w celu zbadania separacji komórek nabłonka raka piersi bez przerzutów i komórek nabłonka piersi niebędących nowotworami poprzez zmianę przewodności płynnego podłoża, w którym zawieszono komórki. W symulacjach tych wykazano, że utrzymując stałą przewodność i zmieniając przyłożoną częstotliwość, można kontrolować separację komórek nowotworowych i zdrowych komórek.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

UWAGA: Protokół opisany w niniejszym materiale wykorzystuje COMSOL, oprogramowanie do symulacji wielofizycznych, w celu symulacji kontrolowanego sortowania niemetastatycznych komórek raka piersi (MCF-7) oraz nietumorowych komórek nabłonkowych piersi (MCF-10A) przy użyciu dielektroforezy AC.

1. Projekt chipa i dobór parametrów

  1. Uruchom oprogramowanie do analizy wielofizycznej i wybierz opcję Blank Model (Pusty model). Kliknij prawym przyciskiem myszy element Global Definitions (Definicje globalne) i wybierz Parameters (Parametry). Zaimportuj parametry podane w Tabeli 1 do definicji globalnych jako plik tekstowy lub wprowadź wartości pojedynczo.
  2. W karcie głównej wybierz Add Component (Dodaj komponent) i dodaj 2D Component (Komponent 2D). Kliknij prawym przyciskiem myszy geometrię i zaimportuj plik modelu, klikając dwukrotnie w plik.
  3. Wybierz pusty materiał i przypisz mu właściwości materiałowe zgodnie z Tabelą 1.
  4. W karcie głównej wybierz Add Physics (Dodaj fizykę) i wpisz AC/DC. W węźle AC/DC wybierz prądy elektryczne jako Physics (Fizyka) w podwęźle pól i prądów elektrycznych.
  5. Kliknij prawym przyciskiem myszy element Electric Current (Prąd elektryczny) i wybierz podwęzły Current Conservation (Zachowanie prądu), Insulate (Izoluj) oraz Electric Potential (Potencjał elektryczny), aby odizolować ściany kanału i przypisać potencjał do elektrod.
  6. W karcie głównej wybierz Add Physics (Dodaj fizykę), a w węźle Fluid Flow (Przepływ płynu) wybierz Creeping Flow Physics (Fizyka przepływu pełzającego) w podwęźle Single-Phase Flow (Przepływ jednofazowy). Kliknij prawym przyciskiem myszy element Single-Phase Flow i zdefiniuj granice chipa jako ściany, korzystając z podwęzła Wall (Ściana).
  7. Kliknij prawym przyciskiem myszy element Single-Phase Flow i dodaj dwa podwęzły wlotowe (inlet) oraz jeden podwęzeł wylotowy (outlet).
  8. Przypisz wloty za pomocą podwęzła wlotowego i ustaw normalną w Flow Velocity (Prędkość przepływu) jako Boundary Condition (Warunek brzegowy). Przypisz wylot za pomocą podwęzła wylotowego.
  9. W karcie głównej wybierz Add Physics (Dodaj fizykę), a w węźle Fluid Flow (Przepływ płynu) wybierz Particle Tracing Flow Physics (Fizyka śledzenia cząstek) w podwęźle Particle Tracing (Śledzenie cząstek).
  10. Kliknij prawym przyciskiem myszy węzeł Particle Tracing i dodaj następujące podwęzły: ścianę (wall), dwa podwęzły właściwości cząstek, dwa podwęzły wlotowe, jeden podwęzeł wylotowy, dwa podwęzły siły dielektroforetycznej oraz jeden podwęzeł siły oporu.
    1. Zdefiniuj Particle Properties (Właściwości cząstek) dla komórek MCF-7 i MCF-10A, korzystając z podwęzła Particle Properties. Wybierz właściwości cząstek z parametrów w sekcji Global Definition.
    2. Dodaj podwęzeł Drag Force (Siła oporu), aby przypisać siłę dielektroforetyczną do obu typów komórek.
    3. Dodaj Particle Properties, w tym przypadku z sekcji parametrów. Dodaj podwęzeł Shell (Powłoka), aby zamodelować komórki ssaków.
  11. W karcie głównej wybierz Add Mesh (Dodaj siatkę) i zaznacz Fine Mesh (Siatka gęsta). Wybierz Build Mesh (Buduj siatkę) z karty głównej, aby wygenerować siatkę.
  12. W karcie głównej kliknij Add Study (Dodaj badanie), aby dodać trzy kroki badania. Study Step 1 służy do symulacji odpowiedzi częstotliwościowej; użyj podwęzła Frequency Domain (Dziedzina częstotliwości).
    1. Aby zasymulować przepływ pełzający, wybierz węzeł Stationary Study (Badanie stanu ustalonego). Dodaj dwa kroki zależne od czasu, aby zasymulować warunki z siłą dielektroforetyczną i bez niej.
    2. Dla warunków bez siły dielektroforetycznej wybierz Physics and Variables Selection (Wybór fizyki i zmiennych), zaznacz pole Modify Model Configuration (Modyfikuj konfigurację modelu) dla danego kroku badania i wyłącz Dielectrophoretic Step (Krok dielektroforetyczny). Dla warunków z dielektroforezą nie wyłączaj tego kroku. Zapisz plik i kliknij Compute (Oblicz), aby uruchomić symulację.
      UWAGA: Chip mikroprzepływowy zaprojektowany do sortowania nieprzerzutowych komórek raka piersi (MCF-7) i nietumorowych komórek nabłonka piersi (MCF-10A) posiada dwa oddzielne wloty: jeden dla przepływu mieszaniny komórek, a drugi dla hydrodynamicznej ogniskowania przepływu, o szerokościach odpowiednio 20 µm i 40 µm, jak pokazano na Ryc. uzup. 1 i Ryc. uzup. 2.
    3. Przypisz częstotliwość (f0) w podwęźle Frequency Domain oraz napięcie za pomocą podwęzła Electric Potential do elektrod płaskich (o szerokości 295 µm) umieszczonych wzdłuż górnej ściany bocznej komory sortującej. Na wylocie zastosuj warunek ściany typu „freeze” (zamrożenie), aby zwizualizować posortowane cząstki.

2. Model matematyczny i analiza obliczeniowa

  1. Zweryfikuj parametry operacyjne separacji niemetastatycznych komórek raka piersi i nietumorowych komórek nabłonkowych piersi wewnątrz urządzenia mikroprzepływowego poprzez przeprowadzenie badania z zakresu obliczeniowej mechaniki płynów (CFD).
    UWAGA: Oprogramowanie wielofizyczne (AC/DC, mikrofluidykaoraz Śledzenie cząstek moduły) wykorzystano w tym celu. Równania rządzące oraz podstawy teoretyczne zostały szczegółowo przedstawione w Plik uzupełniający 1Model został przetestowany z wykorzystaniem właściwości dielektrycznych niemetastatycznych komórek raka piersi (MCF7) oraz nietumorowych komórek nabłonka piersi (MCF-10A) opisanych w literaturze.31,32, które podsumowano w Tabela 1.
  2. Przeprowadź symulacje CFD, wprowadzając linie komórkowe nieprzerzutowego raka piersi (MCF7) oraz nieguzowych komórek nabłonkowych piersi (MCF-10A) w stosunku 1:1 w wlocie mieszaniny komórek.
    1. Wstępnie należy przeprowadzić badanie niezależności siatki w celu zoptymalizowania rozmiaru siatki dla symulacji.33.
      UWAGA: Przeprowadzono badanie niezależności siatki w celu wyznaczenia optymalnych parametrów pracy. Wybrano zestaw pięciu różnych rozmiarów siatek, aby określić jak największą precyzję rozmiaru elementów zapewniającą zbieżność rozwiązania. Zaobserwowano, że przy całkowitej liczbie elementów definiujących siatkę wynoszącej 635 (siatka rzadsza), jak pokazano w Rysunek uzupełniający 3Awydajność sortowania była najniższa, a część komórek MCF7 przemieszczała się do dolnego wylotu, co przedstawiono na Rycina uzupełniająca 3BW przypadku zwiększenia gęstości siatki do poziomu „fine” liczba elementów definiujących siatkę wzrosła do 2 288. W tym przypadku wydajność sortowania była najwyższa, a komórki MCF7 i MCF-10A przemieszczały się w kierunku odpowiednich wylotów. Przeprowadzono również symulację dla siatki o jeszcze większej gęstości („finer”), przy czym liczba elementów definiujących siatkę wzrosła do 3 188. Po tym punkcie wydajność sortowania nie uległa zmianie. Można zatem stwierdzić, że w naszym przypadku najlepiej sprawdza się rozmiar siatki „fine”.
    2. Przeprowadź dwa zestawy analiz CFD.
    3. W przypadku pierwszego zestawu kliknij prawym przyciskiem myszy na Badanie 1 i dodać Skanowanie parametrów podwęzeł. Naciśnij + Sygnał do dodania przewodności medium płynnego "σm" jako zmienną sweep. Przeprowadź parametryczną analizę sweep dla przewodności medium płynnego σm w zakresie od 0,01 S/m do 2,5 S/m, przy zachowaniu stałej wartości zastosowanej częstotliwości, f (Hz), wynoszącej 800 kHz.
    4. W przypadku drugiego zestawu należy przeprowadzić Skanowanie parametrów badanie poprzez zmienianie przyłożonej częstotliwości prądu przemiennego w zakresie od 100 kHz do 100 MHz, przy zachowaniu stałej przewodności medium płynnego, σm, ustaloną na poziomie 0,4 S/m dla każdego przypadku. To σm Wartość tę wybrano na podstawie wyników pierwszej analizy CFD, ponieważ przy tej wartości zaobserwowano maksymalną separację komórek MCF-7 i MCF-10A.
    5. Siła dielektroforezy (DEP), FDEP (-), działająca na dielektryczną cząstkę sferyczną w medium przewodzącym, jest określona równaniem 1T34:
      FDEP figure-protocol-1  [1]
      Należy zastosować równanie 1 znajdujące się w podpunkcie dotyczącym siły dielektroforetycznej. W równaniu 1, Proszę podać tekst źródłowy do przetłumaczenia. pokazuje promień cząstki, na którą działa siła FDEP jest przykładane; K (-) jest znany jako czynnik Clausiusa-Mossottiego; εm (-) oznacza przenikalność dielektryczną ośrodka, a E(V/m) to wartość skuteczna natężenia pola elektrycznego.
    6. Należy zastosować równanie 2 dla cząstki sferycznej w podwęźle siły dielektroforetycznej.
      figure-protocol-2     [2]
      W równaniu 2, figure-protocol-3 (-) oznacza zespoloną przenikalność elektryczną cząstki, na którą działa siła DEP; figure-protocol-4 (-) przedstawia zespoloną przenikalność elektryczną cieczy otaczającej cząstkę. Zespolona przenikalność elektryczna figure-protocol-5 i figure-protocol-6 definiuje się następująco35:
    7. Użyj równania 3 dla cząstki sferycznej w podpunkcie dotyczącym siły dielektroforetycznej:
      figure-protocol-7     [3]
      W równaniu 3, εp (-) przedstawia część rzeczywistą przenikalności zespolonej cząsteczki; εm (-) przedstawia część rzeczywista przenikalności zespolonej płynu otaczającego cząstkę; σp (S/m) oznacza przewodność cząstek; σm (S/m) oznacza przewodność ośrodka otaczającego cząstkę; oraz ω (Hz) to częstotliwość przyłożonego pola elektrycznego.
      UWAGA: Znak Re(K) określa polaryzację FDEPJeśli znak Re(K) jest ujemny, cząstka poddawana jest ujemnej sile dielektroforetycznej (nDEP); przeciwnie, jeśli znak Re(K) jest dodatni, oznacza to występowanie dodatniej siły dielektroforetycznej (pDEP). Wartość czynnika Clausiusa-Mossottiego (K) mieści się w zakresie od -1 do 1.
  3. Należy zastosować zmodyfikowaną formę równania 3 do modelowania komórek biologicznych, takich jak komórki ssaków, które są bardziej złożone i posiadają strukturę wielowarstwową.
    K (figure-protocol-8) = figure-protocol-9     [4]
    W równaniu 4, figure-protocol-10 (-) uwzględnia zarówno zespoloną przenikalność elektryczną cytoplazmy, figure-protocol-11 (-), a także przenikalność zespolona błony komórkowej, figure-protocol-12 (-), a przedstawia się ona następująco:36
  4. Użyj równania 5, aby rozwiązać "figure-protocol-13":
    figure-protocol-14     [5]
    W równaniu 5, Rcyto (m) oraz Rmem (m) przedstawia odpowiednio promień cytoplazmy komórki oraz błony komórkowej.
  5. Następnie, korzystając z równania 4, należy wykreślić Re(K) jako funkcję przyłożonego pola elektrycznego dla komórek nowotworowych oraz zdrowych. Oblicz rzeczywistą część czynnika Clausiusa-Mossottiego (CM), Re(K), aby określić siłę dielektroforetyczną (DEP), której poddawana jest cząstka.
  6. Kliknij prawym przyciskiem myszy na Wyniki węzeł, dodaj Ocena cząstek podwęzeł, a w sekcji wyrażenia wpisz fpt.deff1.K aby wykreślić współczynnik CM dla cząsteczki 1 i fpt.deff2.K dla cząstki 2.
    UWAGA: Wszystkie kroki protokołu wymienione w tekście głównym można zobaczyć w filmie instruktażowym (Film 1).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

Badanie optymalnych parametrów operacyjnych dla skutecznego sortowania opartego na DEP komórek nieprzerzutowego raka piersi (MCF-7) i nieguzowych komórek nabłonkowych piersi (MCF-10A)
Aby uzyskać skuteczne rozdzielenie komórek nieprzerzutowego raka piersi (MCF-7) i nieguzowych komórek nabłonkowych piersi (MCF-10A) o różnych właściwościach dielektrycznych podczas dielektroforezy, ich czynniki K powinny być różne przy zachowaniu stałej częstotliwości przyłożonego pola37,<...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

Urządzenia mikroprzepływowe zostały wcześniej opisane do hodowli komórek, pułapki i sortowania 47,52,53. Wytwarzanie tych urządzeń w pomieszczeniu czystym jest kosztownym procesem i konieczne jest ilościowe określenie wydajności i wydajności proponowanego urządzenia mikroprzepływowego za pomocą symulacji CFD. W pracy przedstawiono projekt i symulacje urządzenia mikroprzepływowego AC-dielektroforetycznego do ciągłej separacji kom...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Autorzy deklarują brak potencjalnych konfliktów interesów.

Podziękowania

To badanie było wspierane przez Komisję Szkolnictwa Wyższego Pakistanu.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
COMSOLCOMSOLmultifizyczne oprogramowanie symulacyjne

Bibliografia

  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).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Separacja kom rekkom rki MCF 7kom rki MCF 10Ahydrodynamiczna dielektroforezasortowanie kom rekprzewodno mediumsweep cz stotliwo ci

Powiązane artykuły