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Bioengineering

Detección eléctrica de sustratos de células para la evaluación en tiempo real de perfiles toxicológicos de estructuras metal-orgánicas

Published: May 26, 2023 doi: 10.3791/65313
Automatic Translation
1, 2,3, 1
1Department of Chemical and Biomedical Engineering, West Virginia University, 2Department of Anthropology for Energy, West Virginia University, 3Department of Hospitality and Tourism, West Virginia University

Summary

El siguiente estudio evalúa el perfil toxicológico de un marco metal-orgánico seleccionado utilizando la detección eléctrica de impedancia de sustrato de celda (ECIS), una técnica de detección de alto rendimiento en tiempo real.

Abstract

Los marcos metal-orgánicos (MOF) son híbridos formados a través de la coordinación de iones metálicos y enlazadores orgánicos en disolventes orgánicos. La implementación de MOF en aplicaciones biomédicas e industriales ha generado preocupaciones con respecto a su seguridad. En este trabajo, se evaluó el perfil de un MOF seleccionado, un marco de imidazol zeolítico, tras la exposición a células epiteliales pulmonares humanas. La plataforma para la evaluación fue una técnica en tiempo real (es decir, detección de impedancia eléctrica de sustrato de célula [ECIS]). Este estudio identifica y discute algunos de los efectos nocivos del MOF seleccionado en las células expuestas. Además, este estudio demuestra los beneficios de utilizar el método en tiempo real frente a otros ensayos bioquímicos para evaluaciones celulares completas. El estudio concluye que los cambios observados en el comportamiento celular podrían insinuar una posible toxicidad inducida por la exposición a MOF de diferentes características fisicoquímicas y la dosis de esos marcos que se utilizan. Al comprender los cambios en el comportamiento celular, se prevé la capacidad de mejorar las estrategias de seguridad por diseño de los MOF que se utilizarán para aplicaciones biomédicas mediante la adaptación específica de sus características fisicoquímicas.

Introduction

Las estructuras metal-orgánicas (MOF) son híbridos formados a través de la combinación de iones metálicos y enlazadores orgánicos 1,2 en disolventes orgánicos. Debido a la variedad de tales combinaciones, los MOF poseen diversidad estructural3, porosidad sintonizable, alta estabilidad térmica y altas áreas superficiales 4,5. Tales características los hacen candidatos atractivos en una variedad de aplicaciones, desde el almacenamiento de gas 6,7 hasta la catálisis8,9, y desde los agentes de contraste 10,11 hasta las unidades de administración de fármacos 12,13. Sin embargo, la aplicación de los MOF en esas aplicaciones ha suscitado preocupaciones en relación con su seguridad tanto para los usuarios como para el medio ambiente. Estudios preliminares han demostrado, por ejemplo, que la función celular y el crecimiento cambian tras la exposición de las células a iones metálicos o enlazadores utilizados para la síntesis de MOF 1,14,15. Por ejemplo, Tamames-Tabar et al. demostraron que ZIF-8 MOF, un MOF basado en Zn, estaba provocando más cambios celulares en una línea celular de cáncer de cuello uterino humano (HeLa) y una línea celular de macrófagos de ratón (J774) en relación con los MOF basados en Zr y Fe. Tales efectos se debieron presumiblemente al componente metálico de ZIF-8 (es decir, Zn), que podría inducir la apoptosis celular tras la desintegración del marco y la liberación del ion Zn1. De manera similar, Gandara-Loe et al. demostraron que HKUST-1, un MOF basado en Cu, causó la mayor reducción en la viabilidad de las células de retinoblastoma de ratón cuando se usó en concentraciones de 10 μg/mL o más. Esto se debió presumiblemente al ion metal Cu incorporado durante la síntesis de este marco, el cual, una vez liberado, podría inducir estrés oxidativo en las células expuestas15.

Además, el análisis mostró que la exposición a MOF con diferentes características fisicoquímicas podría dar lugar a respuestas variables de las células expuestas. Por ejemplo, Wagner et al. demostraron que ZIF-8 y MIL-160 (un marco basado en Al), utilizados en la exposición de una célula epitelial bronquial humana inmortalizada, condujeron a respuestas celulares dependientes de las propiedades fisicoquímicas de los marcos, a saber, hidrofobicidad, tamaño y características estructurales16. Complementariamente, Chen et al. demostraron que una concentración de 160 μg/mL de MIL-100(Fe) expuesta a células hepáticas humanas normales (HL-7702) causó la mayor pérdida de viabilidad celular, presumiblemente debido al componente metálico de este marco específico (es decir, Fe17).

Si bien estos estudios clasifican los efectos nocivos de los MOF en los sistemas celulares en función de sus características fisicoquímicas y concentraciones de exposición, lo que plantea posibles preocupaciones con la implementación del marco, especialmente en los campos biomédicos, la mayoría de estas evaluaciones se basan en ensayos colorimétricos de un solo punto de tiempo. Por ejemplo, se demostró que cuando se utilizaron ensayos de bromuro de (3-(4,5-dimetiltiazol-2-il)-2,5-difeniltetrazolio) tetrazolio (MTT) y sal de tetrazolio soluble en agua (WST-1), estos reactivos bioquímicos podían dar lugar a falsos positivos en sus interacciones con las partículas a las que también estaban expuestas las células18. Se demostró que la sal de tetrazolio y los reactivos rojos neutros poseen una alta afinidad de adsorción o unión a las superficies de las partículas, lo que resulta en interferencia de la señal del agente19. Además, para otros tipos de ensayos, como la citometría de flujo, que anteriormente se había demostrado que se utilizaba para evaluar los cambios en las células expuestas a los MOF20,21, se demostró que los principales problemas deben evitarse si se quiere considerar un análisis viable de los efectos nocivos de las partículas. En particular, deben abordarse los rangos de detección de los tamaños de las partículas, especialmente en poblaciones mixtas como las que ofrecen los MOF o las referencias de las partículas utilizadas para la calibración antes de los cambios celulares22. También se demostró que el colorante utilizado durante el marcaje celular para tales ensayos de citometría también podría interferir con las nanopartículas a las que las células fueron expuestas23.

El objetivo de este estudio era utilizar un ensayo de evaluación de alto rendimiento en tiempo real para evaluar los cambios en el comportamiento celular tras la exposición a un MOF seleccionado. Las evaluaciones en tiempo real pueden ayudar a proporcionar información sobre los efectos dependientes del tiempo, en relación con las ventanas de exposición16. Además, proporcionan información sobre los cambios en las interacciones célula-sustrato, la morfología celular y las interacciones célula-célula, así como la forma en que dichos cambios dependen de las propiedades fisicoquímicas de los materiales de interés y de los tiempos de exposición24,25 respectivamente.

Para demostrar la validez y aplicabilidad del enfoque propuesto, se utilizaron células epiteliales bronquiales humanas (BEAS-2B), ZIF-8 (un marco hidrofóbico de imidazolatozeolítico 16) y detección de impedancia eléctrica de sustrato celular (ECIS). Las células BEAS-2B representan un modelo de exposición pulmonar 26 y se han utilizado previamente para evaluar los cambios en la exposición de las células a nanoarcillas y sus subproductos degradados térmicamente26,27,28, así como para evaluar la toxicidad de los nanomateriales, como los nanotubos de carbono de pared simple (SWCNT)18. Además, estas células se han utilizado durante más de 30 años como modelo para la función epitelial pulmonar29. Se eligió ZIF-8 debido a su amplia implementación en catálisis30 y como agentes de contraste31 para la bioimagen y la administración de fármacos32 y, por lo tanto, por el potencial extendido de exposición pulmonar durante tales aplicaciones. Por último, ECIS, la técnica no invasiva en tiempo real, se utilizó previamente para evaluar los cambios en la adherencia, proliferación, motilidad y morfología celular 16,26 como resultado de una variedad de interacciones entre analitos (tanto materiales como fármacos) y células expuestas en tiempo real16,18,28. ECIS utiliza una corriente alterna (CA) para medir la impedancia de las celdas inmovilizadas en electrodos de oro, y los cambios de impedancia brindan información sobre los cambios en la resistencia y la capacitancia en la interfaz célula-sustrato de oro, la función de barrera inducida por las interacciones célula-celda y la cobertura de la capa sobre celda de dichos electrodos de oro33,34. El uso de ECIS permite realizar mediciones cuantitativas a una resolución a nanoescala de forma no invasiva y en tiempo real26,34.

Este estudio evalúa y compara la simplicidad y facilidad de evaluación de los cambios inducidos por MOF en el comportamiento celular en tiempo real con las evaluaciones de ensayos de un solo punto. Un estudio de este tipo podría extrapolarse aún más para evaluar los perfiles celulares en respuesta a la exposición a otras partículas de interés, lo que permitiría realizar pruebas de partículas seguras por diseño y ayudar posteriormente a la implementación. Además, este estudio podría complementar los ensayos genéticos y celulares que son evaluaciones de un solo punto. Esto podría conducir a un análisis más informado de los efectos nocivos de las partículas en la población celular y podría utilizarse para detectar la toxicidad de dichas partículas de una manera de alto rendimiento16,35,36.

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Protocol

1. Síntesis ZIF-8

  1. Para el propósito de este ejemplo, utilice una relación de masa de 1:10:100 (metal:enlazador:disolvente) para sintetizar el ZIF-8. Para ello, mida el hexahidrato de nitrato de zinc y registre la medición. Utilice el ejemplo de relación de masa para calcular la cantidad necesaria para el enlazador, el 2-metilimidazol y el solvente (es decir, metanol).
  2. Coloque el hexahidrato de nitrato de zinc y el enlazador en dos viales de vidrio diferentes. Agregue la mitad de la cantidad calculada de metanol al hexahidrato de nitrato de zinc y la otra mitad al enlazador. Deje que cada solución se disuelva.
  3. Combine las dos soluciones (es decir, soluciones que contengan el metal y el enlazador, respectivamente). Coloque el recipiente con la solución combinada para la reacción en una placa de agitación y agite a 700 rpm durante 24 h a temperatura ambiente (RT).

2. Colección ZIF-8

  1. Una vez concluida la reacción anterior (es decir, después de 24 h), coloque la solución en tubos de centrífuga de 50 ml y centrifugue a 3.075 x g durante 5 min (use cantidades iguales y equilibre el rotor). Retire cualquiera de los sobrenadantes de los tubos centrífugos.
  2. Agregue metanol (5-15 mL) a los tubos de centrífuga y vuelva a dispersar las partículas.
  3. Repita los pasos de centrifugación y lavado al menos de dos a cuatro veces más. Después del último lavado, descargue el sobrenadante.
    NOTA: Los pasos de lavado eliminan cualquier especie no precipitada.
  4. Retire las tapas de los tubos y coloque cinta parafilm sobre la parte superior; Posteriormente, haz agujeros en el parafilm. Colocar el/los tubo/s que contiene la muestra en una cámara de vacío a RT para que se seque durante 24 h.

3. Morfología de la superficie ZIF-8 (microscopía electrónica de barrido [SEM])

  1. Monte los polvos secos de ZIF-8 en cinta de carbón y pulverize durante 120 s con oro-paladio para evitar cualquier carga que pueda ocurrir durante el análisis SEM.
  2. Ajuste la tensión de aceleración del microscopio a 15 kV. Enfoca las partículas y ajusta el aumento (se utilizaron aumentos de 500x, 1.000x, 1.500x, 4.000x, 10.000x, 20.000x, 30.000x y 40.000x).
  3. Visualice las partículas bajo el aumento que permite una evaluación clara del tamaño de partícula y la morfología (se recomienda considerar rangos para partículas de 5 μm, 10 μm y 20 μm).
  4. Recopile datos de al menos tres campos de visión diferentes y, para cada uno, considere diferentes aumentos.

4. Composición elemental de ZIF-8

  1. Siga los pasos para la obtención de imágenes SEM.
  2. Utilizando la unidad de espectroscopía de rayos X de dispersión de energía (EDX) del microscopio SEM, analice la composición elemental de la muestra.
  3. Asegúrese de que el voltaje de aceleración y el aumento del SEM coincidan con el monitor EDX. Apague la cámara infrarroja del microscopio SEM.
  4. En el monitor EDX, vaya a Recopilar espectro e introduzca un tiempo de recogida de 200 s. Esto se recomienda para evitar la carga y desintegración de partículas que podrían dar lugar a evaluaciones falsas.
  5. Recopile datos de al menos tres campos de visión diferentes. Una vez finalizada la recopilación, analice los datos e identifique los elementos de interés.

5. Cultivo celular

  1. El cultivo inmortalizó las células BEAS-2B en medios suplementados con suero fetal bovino (FBS) al 5% y penicilina/estreptomicina al 0,2%.
    NOTA: Se deben utilizar pasajes entre 5 y 10 para asegurarse de que no se hayan producido cambios fenotípicos en el lote de células que se está utilizando37 (todos los reactivos se enumeran en la Tabla de Materiales).
  2. Tome una placa de cultivo celular de 100 mm y coloque 10 ml del medio en la placa. Agregue 1 ml de la solución celular BEAS-2B a la placa.
  3. Coloque la placa en una incubadora (37 °C, 5% CO2) y deje que las células crezcan.
  4. Revise la placa después de 24 h para determinar si las células han alcanzado el 80% de confluencia. En este caso, la confluencia del 80% se refiere al porcentaje de la superficie cubierta por células adheridas. De lo contrario, cambie el medio y deje que las células crezcan hasta alcanzar el nivel de confluencia del 80%.

6. Recuento de células

  1. Una vez que las células de la placa hayan alcanzado una confluencia del 80%, retire el medio de la placa. Lave la placa con 5 ml de solución salina tamponada con fosfato (PBS).
  2. Retire el PBS de la placa. Añadir 2 mL de tripsina a la placa y colocarla en la incubadora (37 °C, 5% CO 2) durante2 min.
  3. Agregue 2 ml de medio a la placa y pipetee el medio hacia arriba y hacia abajo para eliminar las células de la placa. Transfiera la solución a un tubo de 15 ml y centrifugue a 123 x g durante 5 min.
  4. Retire el sobrenadante del tubo y agregue 2 ml de medio. Pipetea el medio hacia arriba y hacia abajo para redispersar las células.
  5. Con un tubo de 1,5 ml, agregue 20 μl de azul de tripano y luego 20 μl de la solución celular (proporción 1:1 de azul de tripano:solución celular).
  6. Coloque 10 μL de la mezcla de células en un portaobjetos de vidrio y colóquelo en un contador automático de células. Espere hasta que la pantalla se enfoque, luego seleccione capturar.
  7. La pantalla muestra el número de células vivas y la viabilidad de las células. El rango de medición se extiende de 1 x 104 a 1 x 107 celdas.
  8. Alternativamente, cuente las células manualmente con un hemocitómetro.
    1. Para ello, agregue 15-20 μL de la solución celular tratada con azul de tripano al hemocitómetro.
    2. Utilice un microscopio vertical con un enfoque objetivo de 10x en las líneas de cuadrícula del hemocitómetro.
    3. Cuenta el número de celdas en los cuatro cuadrados exteriores y divide el número entre cuatro. Luego, multiplícalo por 10,000 para obtener el número de recuento de células vivas.
    4. Para calcular la viabilidad celular, sume el recuento de células vivas y muertas para obtener el recuento total de células y, posteriormente, divida el recuento de células vivas por el recuento total de células.

7. Preparación de la dosis ZIF-8

  1. Prepara una solución madre ZIF-8 de 1 mg/ml. Para ello, mida la cantidad de ZIF-8 y añada agua desionizada (DI) a las partículas hasta alcanzar una concentración de 1 mg/mL.
  2. Sonicar (poner el sonicador en sónicos) la solución madre ZIF-8 durante 2 min a intervalos de 30 s en un baño de agua.
  3. Realice diferentes dosis de ZIF-8 para exposiciones celulares calculando la cantidad de solución madre y el medio de águila modificado de Dulbecco (DMEM) necesarios para alcanzar las dosis deseadas utilizando la ecuación C1V1 = C 2 V2. Las dosis oscilarán entre 0 y 950 μg/mL.
    NOTA: En este experimento se seleccionaron dosis de 0 μg/mL, 1 μg/mL, 10 μg/mL, 50 μg/mL, 100 μg/mL, 250 μg/mL, 500 μg/mL, 750 μg/mL y 950 μg/mL.

8. Concentración inhibitoria media máxima (IC 50)

  1. Después del recuento celular, siembre las células BEAS-2B a una densidad de 4 x 104 células/ml en una placa de 96 pocillos, con un volumen de 100 μl/pocillo.
    1. Para alcanzar una densidad de 4 x 104 células/ml, utilice C 1 V1= C 2 V2para calcular la cantidad de solución celular necesaria para combinar con el medio.
    2. Asegúrese de mantener los pocillos en blanco para cada dosis; deje estos pozos vacíos hasta la exposición a ZIF-8.
  2. Coloque la placa de 96 pocillos en la incubadora a 37 °C y 5% de CO2 y deje que las células crezcan hasta convertirse en una monocapa confluente durante 24 h.
  3. Retire los medios de los pocillos y exponga las células BEAS-2B a dosis de ZIF-8 que oscilan entre 0 y 950 μg/ml. Agregue 100 μL de ZIF-8 a sus respectivos pocillos en blanco y celulares.
  4. Vuelva a colocar las placas de 96 pocillos en la incubadora durante un tiempo de exposición de 48 h.
  5. Después de la exposición, añadir 10 μL de 4-[3-(4-idofenil)-2-(4-nitrofenil)-2H-5-tetrazolio]-1,3-benceno disulfonato (WST-1) a cada pocillo (pocillos en blanco y celulares) e incubar durante 2 h. Los medios de comunicación se quedan en los pozos; La relación es de 1:10 (reactivo:medio).
  6. Lea los cambios en la absorbancia en un lector de placas utilizando una absorbancia de 485 nm.
  7. Calcule la viabilidad de la célula a través del software para determinar el valor IC 50 (consulte la sección10 ).

9. Detección de impedancia de sustrato de celda eléctrica (ECIS)

  1. Utilice una placa de 96 pocillos (96W10idf) para realizar el análisis ECIS. La placa28 contiene electrodos de conexión de dedos interdigitados que cubren un área de aproximadamente 4 mm2.
  2. Primero, pruebe que todos los pozos estén siendo leídos por los sensores. Para ello, coloque la placa de 96 pocillos en la estación de pocillos y haga clic en el botón Configuración .
  3. Si los pozos están conectados correctamente, aparecerá el color verde; Todos los pozos no conectados se identificarán en rojo. Si surge tal caso, retire y vuelva a insertar la placa del pocillo y vuelva a hacer clic en el botón Configurar , hasta que todos los pocillos ofrezcan lecturas verdes viables.
  4. Estabilice los electrodos durante 40 minutos con 200 μL de medio por pocillo para evitar la deriva de potencial. Agregue 200 μL de medio a cada pocillo que se utilice y luego coloque la placa de 96 pocillos en la estación ECIS. Haga clic en Configuración/Verificación para asegurarse de que la placa esté conectada correctamente. Haga clic en Estabilizar.
  5. Una vez completada la estabilización, retire la placa de la estación y retire el medio de cada pocillo.
  6. Siembre las células BEAS-2B a una densidad de 4 x 104 células/ml, con un volumen de 100 μl por pocillo, en los pocillos que contienen las células y coloque la placa en la estación ECIS de la incubadora.
  7. En el monitor, haga clic en Comprobar para determinar que todos los electrodos son leídos por los sensores de la estación.
  8. Configure la medición del curso de tiempo seleccionando Frecuencia múltiple/Tiempo (MFT). El programa medirá cada pocillo en siete frecuencias diferentes.
  9. Haga clic en Inicio y deje que funcione durante 24 horas para que las células puedan formar una monocapa confluente.
  10. Después de 24 h, los pocillos que contienen células mostrarán una mayor resistencia en el monitor. Este es un indicador de que las células se han unido a los electrodos.
  11. Presione Pausa en el monitor para detener la recopilación de datos.
  12. Realice las dosis de ZIF-8 en, por encima y por debajo del valor IC50 calculado siguiendo los pasos descritos en la sección 7 anterior.
  13. Exponga las nanopartículas ZIF-8 a sus respectivos pocillos en blanco y celdas a un volumen de 100 μL por pocillo y vuelva a colocar la placa de 96 pocillos en la estación.
  14. Haga clic en Verificar nuevamente en el monitor para asegurarse de que los sensores estén leyendo todos los electrodos. Haga clic en Reanudar y deje que el sistema funcione durante 72 h para monitorear el comportamiento celular y la conexión.
  15. Una vez finalizada la recopilación de datos, haga clic en Finalizar en el monitor. Para guardar el archivo, haga clic en Archivo > Guardar como. Guarde los datos como un archivo de hoja de cálculo.
  16. Para obtener los parámetros alfa, haga clic en Modelo. En la ventana emergente de la pantalla, haga clic en Pozo de solo medios, luego seleccione el pozo que solo tiene medios.
  17. Haga clic en Establecer referencia. En el monitor, haga clic en Buscar.
  18. Si el pozo que se muestra en el sistema no es el mismo que el elegido, repita el paso 9.16.
  19. Haga clic en Establecer. Haga clic en Ajustar rango T para determinar el rango de tiempo deseado para la recopilación de datos.
  20. Mientras se procesa, haga clic en Alfa. Cuando el sistema termine el análisis, haga clic en Guardar RbA y guárdelo como un archivo de hoja de cálculo.
    NOTA: Consulte el manual del ECIS, que se puede encontrar en el sitio web del fabricante38.

10. Análisis de datos

  1. SEM
    1. Abra el software de imágenes para analizar las imágenes SEM. Haga clic en Archivo > Abrir y, a continuación, seleccione la imagen que desea analizar.
    2. Haga clic en Imagen > escriba > 8 bits para convertir la imagen a escala de grises y realizar la operación de umbral.
    3. Calibra la medida de distancia de píxeles a micras. Haga clic en la herramienta Línea recta y trace la longitud de cada partícula que se desea medir.
    4. Haga clic en Analizar y, a continuación, en Establecer escala. La distancia conocida se establecerá en la longitud del tamaño de la barra de escala en la imagen SEM. La unidad de longitud conocida se establecerá en micras. Marque Global y presione Aceptar.
    5. Haga clic en la herramienta Línea recta y trace el diámetro de la partícula, luego seleccione Analizar y medir. Registre el resultado de la longitud.
    6. Repita el procedimiento para todas las imágenes recopiladas. Promedie todos los diámetros de al menos 60 partículas para una evaluación estadística adecuada.
  2. EDX
    1. Promedie todos los porcentajes de peso de cada elemento a partir de todas las imágenes recopiladas (consulte la sección EDX anterior).
    2. Usando una hoja de cálculo, trace un gráfico de barras de cada elemento en el eje x y su porcentaje de peso elemental promedio en el eje y.
  3. IC50
    1. Promedie los pocillos en blanco y promedie los pocillos de dosis para cada réplica.
    2. Calcule el blanco ajustado restando el promedio del blanco de control del promedio del blanco de dosis. Calcule el valor real de la celda para cada dosis restando el blanco ajustado del valor medio de la dosis.
    3. Reste el valor en blanco ajustado para cada dosis del valor de control promedio. Calcule la viabilidad celular de cada dosis utilizando la ecuación: viabilidad celular = (valor de celda real/(valor de control - valor en blanco ajustado)) x 100.
    4. Repita esto para todas las demás réplicas.
    5. Promedie la viabilidad celular de cada réplica para obtener la viabilidad celular final de cada dosis.
    6. En el software, elija la pestaña XY en la pantalla.
    7. Introduzca los valores de concentración (dosis) en la columna X y la viabilidad celular (%) de cada dosis en la columna Y.
    8. Transforme los valores X haciendo clic en Analizar > Transformar > Aceptar y Transformar X = Log(X).
    9. Normalice los valores Y seleccionando la hoja de datos transformados , haciendo clic en Analizar y, a continuación, seleccionando Normalizar.
    10. Seleccione la hoja de datos Normalizar de transformar , haga clic en Analizar y seleccione Regresión no lineal (ajuste de curva). Seleccione Dosis-Respuesta-Inhibición y haga clic en Log(Inhibidor) Vs. Pendiente variable de respuesta (cuatro parámetros). Haga clic en Aceptar para ver los resultados.
  4. ECIS
    1. De la hoja de cálculo, tome las columnas de resistencia (ohmios) para cada réplica (pocillos en blanco y pocillos de dosis) y promedie juntos a partir de la frecuencia de 4.000 Hz. Esta frecuencia permite la evaluación del contacto célula-célula38.
    2. Calcule la resistencia corregida restando el blanco promedio de la dosis promediada para cada réplica. Promediar la resistencia corregida para las réplicas para cada dosis.
    3. Repita los mismos pasos para los valores alfa para calcular el parámetro alfa promedio. Represente el eje x como tiempo (h) y el eje y como los valores medios de resistencia/alfa para cada valor de dosis.

11. Análisis estadístico

  1. SEM
    1. Realice una desviación estándar en el archivo de hoja de cálculo donde se calcularon los diámetros promedio de las partículas ZIF-8.
    2. Utilizando la función STDEV en la hoja de cálculo, resalte los datos de las 60 partículas y haga clic en Enter. Grafique la desviación estándar para cada diámetro promedio calculado.
  2. EDX
    1. De forma similar a SEM (pasos 11.1.1-11.1.2), calcule la desviación estándar para cada composición elemental media utilizando la función STDEV en la hoja de cálculo. Grafique las desviaciones estándar para cada composición elemental promedio.
  3. IC50
    1. Abra el software utilizado para calcular el IC50 y haga clic en Hoja de datos agrupados.
    2. Ingrese las dosis de ZIF-8 en las filas etiquetadas como Grupo A, Grupo B, etc. Introduzca la viabilidad celular media para cada dosis y replique en la columna correspondiente a la dosis de ZIF-8.
    3. Haga clic en Analizar y, en Análisis de columnas, seleccione ANOVA de un factor (y no paramétrico o mixto).
    4. En la pestaña Diseño experimental , seleccione Sin coincidencia ni emparejamiento. En Distribución gaussiana de residuos, seleccione Sí usar ANOVA. Por último, seleccione Sí Usar prueba de ANOVA ordinaria en Asumir SD iguales.
    5. En la pestaña Comparaciones múltiples , seleccione Comparar la media de cada columna con la media de una columna de control. Haga clic en Aceptar para ver los resultados.

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Representative Results

Utilizando una línea celular modelo in vitro común39 (BEAS-2B), este estudio tuvo como objetivo demostrar la viabilidad y aplicabilidad de ECIS para evaluar los cambios en el comportamiento celular tras la exposición a un MOF sintetizado en laboratorio. La evaluación de estos cambios se complementó con el análisis a través de ensayos colorimétricos convencionales.

En primer lugar, se evaluaron las características fisicoquímicas del marco para asegurar la reproducibilidad de los métodos empleados, la validez de los resultados obtenidos y las discusiones pertinentes de dichos resultados. El análisis de la morfología superficial de ZIF-8, por ejemplo, se realizó a través de SEM; Las imágenes mostraron que las estructuras mostraban una morfología rómbica de dodecaedro40 y tenían un tamaño promedio de 62.87 nm ± 9.61 nm (Figura 1A). La composición elemental de los MOF se determinó medianteespectroscopía EDX. Los resultados mostraron que la composición principal de ZIF-8 consistía en C, N y Zn (es decir, la composición del enlazador imidazolato y el ion metálico, Zn16) (Figura 1B). La difracción de rayos X previa mostró que las fases cristalinas de ZIF-8 han identificado picos específicos a 10,33°, 12,8°, 14,7°, 16,5° y 18°, atribuyéndose dichos picos a los planos (002), (112), (022), (013) y (222), respectivamente, 16,41.

Para el cribado del comportamiento celular propuesto, se determinó el IC 50 (concentración en la que ZIF-8 inhibe el crecimiento celular en un50 %)29. Para ello, las células se expusieron a ZIF-8 durante 48 h a dosis que oscilaron entre 0 y 950 μg/ml (Figura 2A). El gráfico dosis-respuesta de las células expuestas se muestra en la Figura 2B, con el posterior CI50 registrado de 35,7 μg/mL. Además, el análisis reveló una tendencia dependiente de la dosis en la viabilidad de las células tras la exposición al ZIF-8.

Al determinar el IC50, se realizó el análisis ECIS. Brevemente, se utilizó ECIS como estrategia de cribado en tiempo real de BEAS-2B expuestos a MOF ZIF-8 en IC50, así como por debajo y por encima de esta concentración, a saber, 15,7 μg/ml (C1), 35,7 μg/ml (C2), 55,7 μg/ml (C3) y 75,7 μg/ml (C4) respectivamente, con las células expuestas durante un período total de 72 h. La inclusión de ECIS se concibió para permitir la determinación de los cambios en la cobertura, la morfología y la viabilidad celular, todo en tiempo real. Los resultados de ECIS se registraron como cambios en la resistencia y cambios en las interacciones célula-sustrato, es decir, el parámetroalfa 42.

Las tendencias de resistencia se muestran en la Figura 3A como cambios en los perfiles de las células tratadas con ZIF-8 en comparación con el control (línea negra) (es decir, células no expuestas). Específicamente, el análisis mostró que los pocillos que contenían celdas en los electrodos de oro expuestos a dosis de C2-C4 mostraron un ligero aumento inicial en la resistencia inmediatamente después de la exposición celular a los marcos (todo en relación con el control [es decir, células no expuestas]). Estos cambios iniciales fueron seguidos posteriormente por fuertes disminuciones en las resistencias registradas, siendo tales disminuciones prevalentes entre 6-8 h desde la exposición (Figura 3A). Se observó una pérdida completa de resistencia después de 14-18 h desde el tiempo de exposición. Las células expuestas a dosis inferiores al valor IC50 mostraron resistencias, al igual que los pocillos con células control, hasta aproximadamente 16-18 h desde la exposición, cuando aparecen las pérdidas de resistencia. Además, durante la exposición celular, se observó una perturbación continua de la señal de los pozos utilizados en los experimentos. Estas perturbaciones persistieron durante el análisis del parámetro alfa (Figura 3B), y este análisis muestra además que las células expuestas cambian sus interacciones célula-sustrato con perfiles similares a los de resistencia. Además, estos cambios dependían del tiempo transcurrido desde la exposición y de la dosis utilizada en dicha exposición.

Figure 1
Figura 1: Imagen SEM y composición elemental media de las partículas ZIF-8. (A) Imagen SEM representativa de las partículas ZIF-8. (B) Composición elemental promedio de las partículas ZIF-8 (barras de desviación estándar [DE] ± el tiempo). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 2
Figura 2: Viabilidad celular. (A) Esquema de tratamiento celular (creado con Biorender.com). B) Viabilidad de las células BEAS-2B expuestas a partículas ZIF-8 a dosis comprendidas entre 0 y 950 μg/ml; este análisis se utilizó para determinar el IC50 (± barras SD; ***p = 0,0001 y **** p < 0,0001 en relación con el control). Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

Figure 3
Figura 3: Resistencia celular representativa y cambios en la unión celular. (A) Resistencia celular representativa de las células BEAS-2B expuestas a partículas ZIF-8 por debajo, en y por encima de la concentración de IC50. (B) Cambios en la unión celular (es decir, cambios en el parámetro alfa) de las células BEAS-2B cuando se exponen a partículas ZIF-8 por debajo y por encima de la concentración de IC50. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.

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Discussion

Un análisis anterior mostró que ECIS podría usarse para evaluar el comportamiento de las células expuestas a analitos (es decir, nanotubos de carbono35, fármacos43 o nanoarcillas16). Además, Stueckle et al. utilizaron ECIS para evaluar la toxicidad de las células BEAS-2B expuestas a nanoarcillas y sus subproductos y encontraron que el comportamiento celular y la unión dependían de las características fisicoquímicas de dichos materiales42. En este trabajo, nos propusimos determinar los posibles cambios de las células BEAS-2B en respuesta a la exposición a MOFs, para así contribuir al cuerpo de conocimiento destinado a diferenciar cualquier efecto deletéreo de ZIF-8 en los sistemas celulares in vitro, todo ello de forma de alto rendimiento y en tiempo real.

En primer lugar, el análisis permitió evaluar las propiedades del marco para ayudar a correlacionar los cambios en el comportamiento celular con las propiedades fisicoquímicas de los MOF probados44. Específicamente, tras la exposición celular a MOF con geometrías regulares de composición elemental similar (ver resultados arriba), el análisis mostró cambios en el comportamiento celular, presumiblemente como resultado de la absorción de los marcos y su degradación celular de perfil. Específicamente en términos de absorción, análisis previos de toxicidad en materiales hidrófobos, como este marco, mostraron que cuando dichos materiales se exponen a las células, su absorción es más perjudicial para una membrana celular que la absorción de sus contrapartes hidrofílicas, presumiblemente debido a su capacidad para eliminar lípidos de la bicapa estructural de la membrana16. 45 durante su translocación celular, lo que conduce a disfunciones de la membrana o perturbaciones de la membrana plasmática46,47. En particular, se demostró que la eliminación de lípidos conduce a cambios en la integridad de la membrana, la señalización celular48 y un aumento en la absorción celular49, con una desventaja de los efectos de la función celular. Por ejemplo, Farcal et al. demostraron que un nanomaterial hidrofóbico de TiO2 tenía un mayor efecto citotóxico en comparación con su contraparte hidrofílica en macrófagos alveolares expuestos50. Además, Wagner et al., demostraron que el ZIF-8 hidrofóbico causaba más alteraciones en las células BEAS-2B en comparación con el MIL-160 hidrofílico16.

Los cambios registrados en el comportamiento celular se deben presumiblemente a perturbaciones en las interacciones célula-sustrato26 y/o viabilidad y proliferación celular16 en los electrodos como resultado de la exposición celular al marco seleccionado. Por ejemplo, Wagner et al. evaluaron parámetros similares en células expuestas a nanoarcillas. Los autores encontraron que se observó una pérdida completa en la interacción célula-sustrato en el transcurso de los experimentos de 72 h. Además, los autores demostraron un efecto dependiente del tiempo sobre la viabilidad y proliferación celular cuando los BEAS-2B se expusieron a sus nanoarcillas seleccionadas26. Si bien las partículas que se prueban en este documento son MOFs, la posible asociación extendida con los efectos observados para las nanoarcillas es factible, ya que algunas de las características fisicoquímicas de estas partículas (a saber, tamaño, hidrofobicidad y composición) son similares a las de los MOFs. Además, Stueckle et al. también demostraron un comportamiento celular dependiente del tiempo y del tratamiento cuando las nanoarcillas se expusieron a células BEAS-2B inmortalizadas. Otros han demostrado que ZIF-8, a una dosis de 100 μg/mL, hace que las células BEAS-2B tengan una pérdida completa en la monocapa celular y en la viabilidad celular, presumiblemente debido a cambios en las interacciones célula-sustrato16. Sin embargo, se observa que en dichos estudios, las partículas ZIF-8 se obtuvieron en diferentes condiciones de síntesis (es decir, 10 min frente a las 24 h utilizadas en este estudio), y tales condiciones de síntesis dieron lugar posteriormente a diferentes formas/morfologías de los marcos para apoyar así las conclusiones anteriores. Esto demuestra que el tiempo de reacción6, la temperatura2 y el disolvente44 utilizados durante la síntesis de partículas influyen en sus perfiles de forma, tamaño y composición, y posteriormente conducen a efectos y comportamientos diferenciales en las células expuestas.

El análisis también mostró que las células expuestas a dosis de ZIF-8 por debajo del valor IC50 mostraron resistencias similares a las de los controles, presumiblemente porque dichas dosis no eran lo suficientemente significativas como para inducir la transformación celular observable por ECIS en las condiciones y el marco temporal en el que se llevaron a cabo estos experimentos. Sin embargo, a dosis superiores a IC50, se observó una pérdida completa de la resistencia celular y solo a las pocas horas de la exposición, muy probablemente debido a cambios en la viabilidad celular e indujo posibles cambios en las interacciones célula-sustrato16 (Figura 3A). Estas afirmaciones están respaldadas por estudios previos que demostraron que las células no viables cambian su forma y se desprenden de los sustratos. Por ejemplo, Verma et al. utilizaron una técnica de detección de impedancia en tiempo real para evaluar la citotoxicidad de las nanoarcillas en una línea celular epitelial alveolar humana (A549). Se demostró que las nanoarcillas de tipo plaquetario causaron un aumento en el número de células desprendidas y deformadas en comparación con las nanoarcillas de tipo tubular51. Además, Xiao et al. demostraron que el citoesqueleto de las células fibroblásticas V79 se vio comprometido cuando se expuso al cloruro de cadmio, debido a la afluencia de agua, iones extracelulares y sustancias químicas citotóxicas del medio de cultivo. Los cambios en el citoesqueleto celular condujeron a la pérdida de las interacciones célula-sustrato. Además, cuando el cloruro de benzalconio se expuso a las células V79, hubo una disminución significativa de la resistencia celular, debido al daño a la membrana celular causado por la exposición52.

Además, los cambios en la resistencia pueden deberse a las reacciones celulares a las características fisicoquímicas de ZIF-8. En particular, ZIF-8 es un marco hidrofóbico; Investigaciones previas han demostrado que la hidrofobicidad puede causar un aumento de la toxicidad16. También se ha demostrado previamente que los iones metálicos, como el Zn, inducen un mayor grado de toxicidad en comparación con otros metales como el Zr y el Fe1 , es decir, posiblemente contribuyan a una mayor muerte celular.

Además, se demostró que todas las células registraron una disminución inicial de la resistencia inmediatamente después de la exposición, seguida de un aumento posterior. Eldawud et al. demostraron efectos similares cuando los SWCNT se expusieron a las células BEAS-2B. Los autores interpretaron que el aumento de la resistencia celular se debía a que las células BEAS-2B superaban las perturbaciones causadas por la exposición de los materiales y, posteriormente, recuperaban su integridad18 al tiempo que eliminaban la deriva del electrodo28, para garantizar así la reproducibilidad del análisis de los datos (véase el manual ECIS).

A pesar de que este estudio mostró que ECIS podría ser una herramienta valiosa para usar en la detección del comportamiento celular, especialmente debido a la característica de alto rendimiento, se recomienda que la técnica no reemplace los ensayos de un solo punto de tiempo cuando se desea una imagen completa de la evaluación perjudicial de un material. En particular, el ensayo de punto único podría permitir la evaluación de la transformación celular a nivel genético 45,53, como demostraron Eldawud et al., por ejemplo, para células BEAS-2B expuestas a nanodiamantes y mediante la clasificación celular activada por fluorescencia (FACS)45.   Yu et al., también utilizaron FACS para evaluar células de cáncer de colon humano (HCT0116) expuestas a nanopartículas de sílice mesoporosa modificadas con ácido hialurónico (HA-MSN)54.

Los resultados presentados sugieren que la ruta de cambio depende de las características fisicoquímicas de los MOF, así como del tiempo y la dosificación de dichos marcos utilizados en las exposiciones. Los resultados y métodos descritos en este documento enfatizan aún más la importancia de las mediciones en tiempo real y sus ventajas para comprender los cambios en los perfiles celulares. Estos pueden complementarse potencialmente con ensayos bioquímicos adicionales para evaluar el mecanismo de toxicidad, lo que conduce a estrategias seguras por diseño de MOF que no tienen efectos nocivos en el comportamiento celular, registrados como adhesión celular, interacciones célula-célula o interacciones célula-sustrato.

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Disclosures

Los autores no reportan conflictos de interés en este trabajo.

Acknowledgments

Este trabajo fue financiado en parte por el programa T32 del Instituto Nacional de Ciencias Médicas Generales (NIGMS, por sus siglas en inglés) (T32 GM133369) y la Fundación Nacional de Ciencias (NSF 1454230 por sus siglas en inglés). Además, se agradece la asistencia y el apoyo de las Instalaciones de Investigación Compartidas de WVU y la Biofísica Aplicada.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
 4-[3-(4-idophenyl)-2-(4-nitrophenyl)-2H-5-tetrazolio]-1,3-benzene disulfonate (WST-1 assay)  Roche 5015944001
0.25% Trypsin-EDTA (1x) Gibco 25255-056
100 mm plates Corning 430167
1300 Series A2 biofume hood Thermo Scientific 323TS
2510 Branson bath sonicator Process Equipment & Supply, Inc.  251OR-DTH
2-methylimidazole, 97% Alfa Aesar 693-98-1
5 mL sterile microtube Argos Technologies T2076S-CA
50 mL  tubes  Falcon 352098
96W10idf well plates Applied Biophysics  96W10idf PET
96-well plates Fisherbrand FB012931
Biorender Biorender N/A
Countess cell counting chamber slides Invitrogen C10283
Countess II FL automated cell counter Life Technologies C0916-186A-0303
Denton Desk V sputter and carbon coater Denton Vacuum N/A
Dimethly sulfoxide  Corning 25-950-CQC
DPBS/Modified Cytiva SH30028.02
Dulbecco's modified Eagle medium Corning 10-014-CV
ECIS-ZΘ Applied Biophysics  ABP 1129
Excel Microsoft Version 2301
Falcon tubes (15 mL) Corning 352196
Fetal bovine serum Gibco 16140-071
FLUOstar OPTIMA plate reader BMG LABTECH 413-2132
GraphPad Prism Software (9.0.0) GraphPad Software, LLC Version 9.0.0
HERAcell 150i CO2 Incubator Thermo Scientific 50116047
Hitachi S-4700 Field emission scanning electron microscope equipped with energy dispersive X-ray  Hitachi High-Technologies Corporation S4700 and EDAX TEAM analysis software
ImageJ software National Institutes of Health N/A
Immortalized human bronchial epithelial cells American Type Culture Collection CRL-9609
Isotemp freezer Fisher Scientific 
Methanol, 99% Fisher Chemical 67-56-1
Parafilm sealing film The Lab Depot HS234526A
Penicillin/Steptomycin Gibco 15140-122
Sorvall Legend X1R Centrifuge  Thermo Scientific 75004220
Sorvall T 6000B DU PONT  T6000B
Trypan blue, 0.4% solution in PBS MP Biomedicals, LLC 1691049
Vacuum Chamber Belart 999320237
Zinc Nitrate Hexahydrate, 98% extra pure Acros Organic 101-96-18-9

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References

  1. Tamames-Tabar, C., et al. Cytotoxicity of nanoscaled metal-organic frameworks. Journal of Materials Chemistry. B. 2 (3), 262-271 (2014).
  2. Lin, W. X., et al. Low cytotoxic metal-organic frameworks as temperature-responsive drug carriers. ChemPlusChem. 81 (8), 804-810 (2016).
  3. Vasconcelos, I. B., et al. Cytotoxicity and slow release of the anti-cancer drug doxorubicin from ZIF-8. RSC Advances. 2 (25), 9437-9442 (2012).
  4. Yang, B. C., Shen, M., Liu, J. Q., Ren, F. Post-synthetic modification nanoscale metal-organic frameworks for targeted drug delivery in cancer cells. Pharmaceutical Research. 34 (11), 2440-2450 (2017).
  5. Lucena, M. A. M., et al. Application of the metal-organic framework Eu(BTC) as a luminescent marker for gunshot residues: A synthesis, characterization, and toxicity study. ACS Applied Materials & Interfaces. 9 (5), 4684-4691 (2017).
  6. Kayal, S., Sun, B. C., Chakraborty, A. Study of metal-organic framework MIL-101(Cr) for natural gas (methane) storage and compare with other MOFs (metal-organic frameworks). Energy. 91, 772-781 (2015).
  7. Gutov, O. V., et al. Water-stable zirconium-based metal-organic framework material with high-surface area and gas-storage capacities. Chemistry. 20 (39), 12389-12393 (2014).
  8. Ghorbanloo, M., Safarifard, V., Morsali, A. Heterogeneous catalysis with a coordination modulation synthesized MOF: morphology-dependent catalytic activity. New Journal of Chemistry. 41 (10), 3957-3965 (2017).
  9. Valvekens, P., et al. Base catalytic activity of alkaline earth MOFs: a (micro) spectroscopic study of active site formation by the controlled transformation of structural anions. Chemical Science. 5 (11), 4517-4524 (2014).
  10. Taylor, K. M. L., Rieter, W. J., Lin, W. B. Manganese-based nanoscale metal-organic frameworks for magnetic resonance imaging. Journal of the American Chemical Society. 130 (44), 14358-14359 (2008).
  11. Taylor-Pashow, K. M. L., Della Rocca, J., Xie, Z. G., Tran, S., Lin, W. B. Postsynthetic modifications of iron-carboxylate nanoscale metal-organic frameworks for imaging and drug delivery. Journal of the American Chemical Society. 131 (40), 14261-14263 (2009).
  12. Kundu, T., et al. Mechanical downsizing of a gadolinium(III)-based metal-organic framework for anticancer drug delivery. Chemistry. 20 (33), 10514-10518 (2014).
  13. Orellana-Tavra, C., et al. Drug delivery and controlled release from biocompatible metal-organic frameworks using mechanical amorphization. Journal of Materials Chemistry. B. 4 (47), 7697-7707 (2016).
  14. Su, H. M., et al. A highly porous medical metal-organic framework constructed from bioactive curcumin. Chemical Communications. 51 (26), 5774-5777 (2015).
  15. Gandara-Loe, J., et al. Metal-organic frameworks as drug delivery platforms for ocular therapeutics. ACS Applied Materials & Interfaces. 11 (2), 1924-1931 (2019).
  16. Wagner, A., et al. Toxicity screening of two prevalent metal organic frameworks for therapeutic use in human lung epithelial cells. International Journal of Nanomedicine. 14, 7583-7591 (2019).
  17. Chen, G. S., et al. In vitro toxicity study of a porous iron(III) metal-organic framework. Molecules. 24 (7), 1211 (2019).
  18. Eldawud, R., Wagner, A., Dong, C. B., Rojansakul, Y., Dinu, C. Z. Electronic platform for real-time multi-parametric analysis of cellular behavior post-exposure to single-walled carbon nanotubes. Biosensors & Bioelectronics. 71, 269-277 (2015).
  19. Kroll, A., Pillukat, M. H., Hahn, D., Schnekenburger, J. Current in vitro methods in nanoparticle risk assessment: Limitations and challenges. European Journal of Pharmaceutics and Biopharmaceutics. 72 (2), 370-377 (2009).
  20. Lucena, F. R. S., et al. Induction of cancer cell death by apoptosis and slow release of 5-fluoracil from metal-organic frameworks Cu-BTC. Biomedicine & Pharmacotherapy. 67 (8), 707-713 (2013).
  21. Orellana-Tavra, C., et al. Tuning the endocytosis mechanism of Zr-based metal-organic frameworks through linker functionalization. ACS Applied Materials & Interfaces. 9 (41), 35516-35525 (2017).
  22. Zucker, R. M., Ortenzio, J. N. R., Boyes, W. K. Characterization, detection, and counting of metal nanoparticles using flow cytometry. Cytometry. Part A. 89 (2), 169-183 (2016).
  23. Robson, A. L., et al. Advantages and limitations of current imaging techniques for characterizing liposome morphology. Frontiers in Pharmacology. 9, 80 (2018).
  24. Giaever, I., Keese, C. R. Micromotion of mammalian cells measured electrically. Proceedings of the National Academy of Sciences. 88 (17), 7896-7900 (1991).
  25. Wegener, J., Keese, C. R., Giaever, I. Electric cell-substrate impedance sensing (ECIS) as a noninvasive means to monitor the kinetics of cell spreading to artificial surfaces. Experimental Cell Research. 259 (1), 158-166 (2000).
  26. Wagner, A., et al. Toxicity evaluations of nanoclays and thermally degraded byproducts through spectroscopical and microscopical approaches. Biochimica et Biophysica Acta. General Subjects. 1861, 3406-3415 (2017).
  27. Wagner, A., et al. Early assessment and correlations of nanoclay's toxicity to their physical and chemical properties. ACS Applied Materials & Interfaces. 9 (37), 32323-32335 (2017).
  28. Wagner, A., et al. Incineration of nanoclay composites leads to byproducts with reduced cellular reactivity. Scientific Reports. 8 (1), 10709 (2018).
  29. Zhao, F., Klimecki, W. T. Culture conditions profoundly impact phenotype in BEAS-2B, a human pulmonary epithelial model. Journal of Applied Toxicology. 35 (8), 945-951 (2015).
  30. Wu, S. X., Wang, W. H., Fang, Y. Z., Kong, X. J., Liu, J. H. Efficient Friedel-Crafts acylation of anisole over silicotungstic acid modified ZIF-8. Reaction Kinetics Mechanisms and Catalysis. 122, 357-367 (2017).
  31. Shu, F. P., et al. Fabrication of a hyaluronic acid conjugated metal organic framework for targeted drug delivery and magnetic resonance imaging. RSC Advances. 8 (12), 6581-6589 (2018).
  32. Shi, Z. Q., et al. FA-PEG decorated MOF nanoparticles as a targeted drug delivery system for controlled release of an autophagy inhibitor. Biomaterials Science. 6 (10), 2582-2590 (2018).
  33. Ebrahim, A. S., et al. Functional optimization of electric cell-substrate impedance sensing (ECIS) using human corneal epithelial cells. Scientific Reports. 12 (1), 14126 (2022).
  34. Szulcek, R., Bogaard, H. J., van Nieuw Amerongen, G. P. Electric cell-substrate impedance sensing for the quantification of endothelial proliferation, barrier function, and motility. Journal of Visualized Experiments. (85), e51300 (2014).
  35. Eldawud, R., et al. Carbon nanotubes physicochemical properties influence the overall cellular behavior and fate. Nanoimpact. 9, 72-84 (2018).
  36. An, Y., Jin, T. Y., Zhang, F., He, P. Electric cell-substrate impedance sensing (ECIS) for profiling cytotoxicity of cigarette smoke. Journal of Electroanalytical Chemistry. 834, 180-186 (2019).
  37. Kaur, G., Dufour, J. M. Cell lines. Spermatogenesis. 2 (1), 1-5 (2012).
  38. Applied Biophysics, Allied Biophysics. , Available from: https://biophysics.com (2023).
  39. Park, Y. H., Kim, D., Dai, J., Zhang, Z. Human bronchial epithelial BEAS-2B cells, an appropriate in vitro model to study heavy metals induced carcinogenesis. Toxicology and Applied Pharmacology. 287 (3), 240-245 (2015).
  40. Yang, F., et al. Morphological map of ZIF-8 crystals with five distinctive shapes: Feature of filler in mixed-matrix membranes on C3H6/C3H8 separation. Chemistry of Materials. 30 (10), 3467-3473 (2018).
  41. Rose, O. L., et al. Thin films of metal-organic framework interfaces obtained by laser evaporation. Nanomaterials. 11 (6), 1367 (2021).
  42. Stueckle, T. A., et al. Impacts of organomodified nanoclays and their incinerated byproducts on bronchial cell monolayer integrity. Chemical Research in Toxicology. 32 (12), 2445-2458 (2019).
  43. Eldawud, R., et al. Potential antitumor activity of digitoxin and user-designed analog administered to human lung cancer cells. Biochimica et Biophysica Acta. General Subjects. 1864 (11), 129683 (2020).
  44. Zhuang, J., et al. Optimized metal-organic-framework nanospheres for drug delivery: Evaluation of small-molecule encapsulation. ACS Nano. 8 (3), 2812-2819 (2014).
  45. Eldawud, R., et al. Combinatorial approaches to evaluate nanodiamond uptake and induced cellular fate. Nanotechnology. 27 (8), 085107 (2016).
  46. Houthaeve, G., De Smedt, S. C., Braeckmans, K., De Vos, W. H. The cellular response to plasma membrane disruption for nanomaterial delivery. Nano Convergence. 9 (1), 6 (2022).
  47. Otero-Gonzalez, L., Sierra-Alvarez, R., Boitano, S., Field, J. A. Application and validation of an impedance-based real time cell analyzer to measure the toxicity of nanoparticles impacting human bronchial epithelial cells. Environmental Science & Technology. 46 (18), 10271-10278 (2012).
  48. Ibarguren, M., Lopez, D. J., Escriba, P. V. The effect of natural and synthetic fatty acids on membrane structure, microdomain organization, cellular functions and human health. Biochimica et Biophysica Acta. 1838 (6), 1518-1528 (2014).
  49. Nor, Y. A., et al. Shaping nanoparticles with hydrophilic compositions and hydrophobic properties as nanocarriers for antibiotic delivery. ACS Central Science. 1 (6), 328-334 (2015).
  50. Farcal, L., et al. Comprehensive in vitro toxicity testing of a panel of representative oxide nanomaterials: First steps towards an intelligent testing strategy. PLoS One. 10 (5), e0127174 (2015).
  51. Verma, N. K., Moore, E., Blau, W., Volkov, Y., Babu, P. R. Cytotoxicity evaluation of nanoclays in human epithelial cell line A549 using high content screening and real-time impedance analysis. Journal of Nanoparticle Research. 14, 1137 (2012).
  52. Xiao, C. D., Lachance, B., Sunahara, G., Luong, J. H. T. Assessment of cytotoxicity using electric cell-substrate impedance sensing: Concentration and time response function approach. Analytical Chemistry. 74 (22), 5748-5753 (2002).
  53. Coyle, J. P., et al. Carbon nanotube filler enhances incinerated thermoplastics-induced cytotoxicity and metabolic disruption in vitro. Particle and Fibre Toxicology. 17 (1), 40 (2020).
  54. Yu, M. H., et al. Hyaluronic acid modified mesoporous silica nanoparticles for targeted drug delivery to CD44-overexpressing cancer cells. Nanoscale. 5 (1), 178-183 (2013).

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Bioingeniería Número 195
Detección eléctrica de sustratos de células para la evaluación en tiempo real de perfiles toxicológicos de estructuras metal-orgánicas
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