Detecting normal and cancer skin cells via glycosylation and adhesion signatures: A path to enhanced microfluidic phenotyping

粘附 糖基化 微流控 癌症 癌细胞 纳米技术 计算生物学 化学 材料科学 生物 生物化学 遗传学 有机化学
作者
Renata Szydlak,Marcin Luty,Victorien Prot,Ingrid H. Øvreeide,Joanna Zemła,Bjørn T. Stokke,Małgorzata Lekka
出处
期刊:Biosensors and Bioelectronics [Elsevier BV]
卷期号:258: 116337-116337
标识
DOI:10.1016/j.bios.2024.116337
摘要

Recruiting circulating cells based on interactions between surface receptors and corresponding ligands holds promise for capturing cells with specific adhesive properties. Our study investigates the adhesion of skin cells to specific lectins, particularly focusing on advancements in lectin-based biosensors with diagnostic potential. We explore whether we can successfully capture normal skin (melanocytes and keratinocytes) and melanoma (WM35, WM115, WM266-4) cells in a low-shear flow environment by coating surfaces with lectins. Specifically, we coated surfaces with Dolichos biflorus (DBA) and Maackia Amurensis (MAL) lectins, which were used to detect and capture specific skin cells from the flow of cell mixture. Alterations in glycan expression (confirmed by fluorescent microscope) demonstrated that DBA binds predominantly to normal skin cells, while MAL interacts strongly with melanoma cells. Assessing adhesion under static and dynamic low-shear conditions (up to 30 mPas) underscores the reliability of DBA and MAL as markers for discriminating cell types. Melanocytes and keratinocytes adhere to DBA-coated surfaces, while melanoma cells prefer MAL-coated surfaces. A comprehensive analysis encompassing cell shape, cytoskeleton, and focal adhesions shows the independence of our approach from the inherent characteristics of cells, thus demonstrating its robustness. Our results carry practical implications for lectin-biosensor designs, emphasizing the significance of glycan-based discrimination of pathologically altered cells. Combined with microfluidics, it demonstrates the value of cell adhesion as a discriminant of cancer-related changes, with potential applications spanning diagnostics, therapeutic interventions, and advanced biomedical technologies.

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