Dynamics of epithelial monolayers assessed by acoustic and impedimetric whole cell biosensors [Elektronische Ressource] : quartz crystal microbalance (QCM) and electrical cell-substrate impedance sensing (ECIS) as novel tools to address cell motility and nanocytotoxicity / vorgelegt von Marco Tarantola

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• Publié par: johannes_gutenberg-universitat_mainz
• Publié le: 01 janvier 2010
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Extrait

Dynamics of epithelial monolayers assessed 
by acoustic and impedimetric whole cell 
biosensors 
 
 
Quartz crystal microbalance (QCM) and electrical cell‐
substrate impedance sensing (ECIS) as novel tools to 
address cell motility and nanocytotoxicity 
 
 
 
Dissertation 
zur Erlangung des Grades 
"Doktor der Naturwissenschaften" 
 
 
 
 
am Fachbereich 
 Chemie, Pharmazie und Geowissenschaften 
der Johannes Gutenberg‐Universität Mainz 
 
 
 
 
 
vorgelegt von  
Marco Tarantola 
geboren in Wiesbaden 
 
Mainz 2010  
                     
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 | II 
Meinen Eltern und meiner Familie 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Dosis sola venenum facit 
Paracelsus (1493‐1541) 
  
 | III  
 
Abstract 
The central aim of this work was focused on scrutinizing migration dynamics of epithelial 
monolayers by two novel in vitro biosensors: electrical cell‐substrate impedance sensing 
(ECIS) and quartz crystal microbalance (QCM). Both proved to be suitable to address cell 
motility and nanocytotoxicity. 
The first focus was put on fingerprinting cancer cells by their cell body dynamics 
and the generated electrical or acoustic fluctuations in ECIS and QCM (termed F‐QCM) 
readouts.  Here,  the  classical  cancer  cell  motility  in‐vitro  assays  for  migration  and 
invasion relying on Boyden chambers are compared to real‐time biosensors that analyze 
the dynamic properties of adherent cells with a time resolution in the order of seconds. 
Signatures of long‐memory correlations in motility as well as fractal, self‐similarity and 
collective motion were analyzed by variance determination, power density estimation 
and detrended fluctuation analysis. Long‐memory stochastic processes were found to 
govern  the  response  of  the  adherent  cells  displayed  in  both  F‐QCM  and  ECIS 
micromotion  measurements,  with  variance  analysis  of  QCM  frequency  fluctuations 
providing the strongest correlation to classical Boyden invasion assays. Furthermore, we 
studied the impact of small molecule inhibitors on the dynamics of the cytoskeleton: 
effects of cytochalasin D, phalloidin and blebbistatin as well as taxol, nocodazol and 
colchicin were quantified by detecting changes in the noise pattern. We were able to 
identify actin‐polymerization as well as microtubule depolymerization to be the main 
contributors of viscoelastic or impedimetric fluctuations. 
As a second project, a comprehensive interfacial analysis enabled us to record 
both  adhesion  and  desorption  processes  and  cell‐cell  contacts  degradation  upon 
nanoparticles application. We followed cell‐substrate dynamics via micromotility and 
viscoelastic  fluctuations  as  a  measure  for  nanotoxicity,  related  to  shape, 
functionalization, intracellular stability and charge of particles.  
In  summary,  the  novel  real  time  biosensor  approach  based  on  fluctuation 
analysis  of  acoustic  and  impedimetric  readouts  of  F‐QCM  and  ECIS  displays  a  high 
cellular specifity and sensitivity for the dynamics of the cellular cytoskeleton and may 
serve also as a very sensitive measure for cellular viability. 
 | IV 
Table of contents 
 
1 Introduction: molecular biology of cell motility ......................................................... 1 
1.1 Cytoskeleton: cellular components determenining motility ..................................... 2 
1.1.1 Actin .................................................................................................................... 2 
1.1.2 Microtubules ....................................................................................................... 4 
1.1.3 Intermediate filaments ....................................................................................... 6 
1.1.4 Motor proteins and intracellular motility ........................................................... 7 
1.2. Cell adhesion and ‐motility  9 
1.2.1 Extracellular matrix ............................................................................................. 9 
1.2.2 Cell‐substrate adhesion .................................................................................... 11 
1.2.3 Cell‐cell adhesion .............................................................................................. 14 
1.2.4 Whole cell motility and migration regulation ................................................... 16 
1.3 References and notes  22 
 
2 Thesis objectives and general concepts .................................................................... 25 
2.1 Developmental objectives ....................................................................................... 25 
2.2 General application concepts .................................................................................. 26 
 
3 Dynamics of human cancer cell lines monitored by electrical and acoustic noise 
analysis ....................................................................................................................... 29 
3.1 Introduction ............................................................................................................. 30 
3.2 Experimental section ............................................................................................... 33 
3.2.1 Cell culture conditions ...................................................................................... 33 
 | V  
 
3.2.2 Boyden chamber migration and invasion assays .............................................. 33 
3.2.3 QCM resonator preparation and phase contrast microscopy .......................... 34 
3.2.4 QCM setup and data acquisition ...................................................................... 36 
3.2.5 ECIS setup and data acquisition ........................................................................ 36 
3.2.6 D‐QCM and ECIS noise analysis......................................................................... 37