La espectroscopia electroquímica extracelular (EIS) está emergiendo como una técnica poderosa en la investigación epitelial in vitro, ofreciendo insights cuantitativos sobre la integridad de la barrera, la morfología y la polaridad apico-basolateral a través de métricas no invasivas como la resistencia eléctrica transepitelial (TER/TEER), la capacitancia transepitelial (TEC) y la relación membranaria (), respectivamente.
Sin embargo, debido al amplio rango de frecuencias exploradas, EIS generalmente requiere varias decenas de segundos por medición, limitando su capacidad para capturar fenómenos biológicos más rápidos. Presentamos Medición Epitelial de Impedancia en el Dominio del Tiempo (TEIM), un método para mediciones subsegundarias de impedancia extracelular en monolitos epiteliales basado en excitación de corriente escalonada (función Heaviside) y análisis en el dominio del tiempo de las transitorias de voltaje, sin la necesidad de transformadas de Fourier. Demostramos experimentalmente TEIM midiendo TER, TEC, , y espectro de impedancia derivado del modelo a una tasa de muestreo de [~]0,3 s, lo que representa una mejora de 100 veces en la resolución temporal en comparación con EIS tradicional. La precisión y exactitud de TEIM se midieron contra EIS tanto en circuitos eléctricos como en monolitos epiteliales de células Human Bronchial Epithelial (16HBE) inmortalizadas y Human Colorectal Adenocarcinoma (Caco-2) (n = 3 para cada uno), y los errores porcentuales promedio para TER, TEC y oscilaron entre 0,17-3,55%, 1,13-8,96% y 0,59-26,35%, respectivamente.
La aplicación de TEIM para monitorear las respuestas de Caco-2 a la saponina, un detergente rápido que forma poros, reveló dinámicas transitorias TER y TEC doblemente exponenciales suavemente reguladas que eran demasiado rápidas para ser capturadas adecuadamente previamente con EIS. En general, TEIM permite estudios de electrefisiología en modelos de cultivo celular epitelial y posiblemente en modelos in vitro más complejos, ofreciendo promesa para futuras aplicaciones en áreas como la modelización de enfermedades, el desarrollo terapéutico y más allá.
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