t-BLM应用实例二｜癌症标志物相互作用与细胞屏障特性研究

在上一篇应用实例的文章中，介绍了基于我们公司的产品——搭载t-BLM（tethered bilayer lipid membrane，栓系磷酸双酯膜）的芯片tethaPlate和阻抗谱仪tethaPOD，在外泌体膜融合和磷脂酶A活性检测中的应用。本篇将继续聚焦生物医学研究中的另一类重要问题：癌症相关分子与脂质界面的相互作用，以及正常细胞与肿瘤细胞屏障特性的差异分析。这几项工作从分子层面的血清标志物结合分析，延伸到细胞层面的屏障功能表征，展现了 t-BLM技术 与tethaPOD阻抗谱仪平台在癌症相关研究中的应用价值。

以下研究均来自我们的合作团队——法国微流控专家 Martin 教授课题组。

一、癌症标志物与人血清脂质组分的相互作用

Khalil-Mgharbel A et al. A Biomimetic Lipid Membrane Device Reveals the Interaction of Cancer Biomarkers with Human Serum Lipidic Moieties. Biotechnology Journal, 2018, 13(12): e1800463

这项研究关注了一个在临床检测中容易被忽视的问题：癌症标志物在血清中，是否一定以游离形式存在？作者提出，答案未必如此。由于临床采血通常不要求空腹，而进食会改变血清中脂蛋白的组成，因此部分癌症标志物的检测结果，可能会受到血清脂质环境变化的影响。

图1.血清脂蛋白在肾癌患者血清样本中的分离、免疫检测及与生物标志物sVE和载脂蛋白A1的关联

围绕这一点，研究团队以肾癌相关标志物可溶性血管内皮钙黏蛋白（sVE，soluble VE-cadherin） 为对象，对 106 例患者血清样本进行了分析（图1）。结果发现，sVE 并非完全游离分布，而是可以与血清中的脂质颗粒发生关联，尤其主要存在于 高密度脂蛋白（HDL，high-density lipoprotein）相关组分中，并与载脂蛋白 A1（Apolipoprotein A1）具有明显关联。

进一步地，作者借助t-BLM技术结合tethaPOD阻抗谱仪，实时考察了 sVE 与脂质膜的相互作用。结果表明，sVE 能够吸附在脂质膜表面，但不会明显破坏膜结构，说明这种结合并非偶然，而更可能是一种相对稳定的界面相互作用。

这项工作的核心启发在于：癌症标志物不仅“有没有”重要，“以什么形式存在”同样重要。它提示我们，在血清标志物分析中，脂质环境可能是影响检测结果和生物学解释的重要因素。与此同时，这项研究也展现了 t-BLM /tethaPOD 平台在复杂生物流体界面行为研究、生物标志物分布状态分析以及液体活检方法开发中的应用潜力。

二、改进型微阻抗谱技术用于细胞屏障特性的测定

Sohag et al. Improved micro-impedance spectroscopy to determine cell barrier properties.
The EuroBiotech Journal, 2020, 4, 150–155

这项工作把 t-BLM/tethaPOD 平台从仿生脂质膜进一步拓展到了活细胞单层屏障特性分析。作者研究的核心问题是：原本主要用于脂质双层膜阻抗测量的 tethaPOD 系统，能否进一步用于细胞培养，并通过阻抗谱分析上皮细胞单层的屏障功能。

图2. 基于t-BLM建模的阻抗谱测量的等效电路及应用该模型分析RPTEC细胞和786-O细胞在不同频率下的阻抗和相位变化

为验证这一点，研究选取了两种肾脏来源细胞：正常肾近曲小管上皮细胞 RPTEC，以及肾癌细胞模型 786-O。结果表明，两类细胞均可在芯片电极表面稳定生长，并在 2–3 天内接近汇合，未见明显毒性影响，说明该平台具备良好的细胞兼容性。

在此基础上，作者结合等效电路模型对阻抗谱数据进行了分析（图2）。结果发现，与正常细胞 RPTEC 相比，肾癌细胞 786-O 形成的细胞单层表现出更低的旁细胞电阻和更高的膜电容。这说明肿瘤细胞单层的屏障功能更弱、通透性更高，同时其膜的介电特性也与正常细胞存在明显差异。换言之，这一平台不仅能够判断“细胞是否长上去”，还能够进一步分辨正常细胞与肿瘤细胞在屏障功能和膜特性上的区别。

这项工作的价值在于，它证明了以 tethaPlate 芯片 和 tethaPOD 阻抗谱仪 为核心的技术平台，能够从仿生膜体系自然延伸到细胞层面的功能分析。对于肿瘤研究而言，这意味着该平台不仅可用于膜界面相互作用研究，还可进一步应用于肿瘤细胞表型分析、上皮屏障功能评价以及药物作用研究，展现出较强的拓展性和实用性。

三、从癌症病理到无标记识别诊断：膜电学筛查思路的提出

Vilgrain and Martin, Letter re: Integration of deep learning-based image analysis and genomic data in cancer pathology: A systematic review — Label-free diagnostic technique to differentiate cancer cells from healthy cells. European Journal of Cancer, 2022, 172, 400–402

这是一篇围绕癌症病理诊断的评论文章。作者指出，癌症诊断除了依赖数字病理、图像分析和多组学整合外，还可以探索另一条路径：通过无标记方式，直接区分癌细胞与健康细胞。其核心依据在于，癌细胞与健康细胞在膜蛋白表达和膜磷脂组成上存在系统性差异。这意味着，细胞膜本身的组成和界面性质，就可能成为识别癌细胞的重要依据。换言之，如果能够将这些膜层面的差异转化为可测的物理信号，就有望摆脱对染色、抗体标记和复杂图像注释的依赖，建立更加快速、直接的筛查方法。

尽管篇幅不长，这篇文章实际上提出了一个很清晰的方向：将癌症识别从传统的形态学判读，拓展到膜生物物理特征分析。作者同时结合其团队此前在微阻抗谱、细胞屏障特性以及癌细胞膜特征方面的研究，说明这一思路具有明确的技术和生物学基础。

对我们来说，这一思路也与公司的产品平台形成了很好的呼应。基于 tethaPlate 芯片构建的仿生膜界面，以及 tethaPOD 阻抗谱仪提供的电学表征能力，正适用于这类膜界面特征的检测与分析，也为癌细胞无标记识别、癌症早筛、肿瘤细胞表型分析及病理辅助判断中的应用，提供了值得关注的研究方向。

小结

从血清中癌症标志物与脂质组分的结合行为，到肿瘤细胞与正常细胞在屏障功能和膜特性上的差异，再到基于膜生物物理特征开展无标记识别的诊断思路，上述研究共同指向了一个值得关注的方向：膜界面性质本身，可以成为理解癌症相关生物过程和发展新型检测方法的重要切入点。

这也进一步体现了 我们公司t-BLM 技术及其对应的 tethaPlate 芯片与 tethaPOD 阻抗谱平台的独特价值。该平台不仅能够用于分子与脂质膜相互作用的研究，还可拓展至活细胞屏障功能分析，并为癌细胞无标记识别、肿瘤表型研究及相关筛查方法开发提供支持。随着对膜结构、膜组成及界面电学行为认识的不断深入，这类基于膜电学表征的技术平台，有望在癌症研究和生物医学检测中展现更广阔的应用前景。

原文链接：

▷https://analyticalsciencejournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/biot.201800463

▷https://reference-global.com/download/article/10.2478/ebtj-2020-0017.pdf

▷https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0959804922002726