从生物力学看癌症转移：清华学者冯西桥教授分享细胞动力学前沿研究

2026年7月20日，中国科学院院士、清华大学工程力学系生物力学与医学工程研究所讲席教授冯西桥教授，于校园主讲理大高等研究院杰出学人讲座，题为「细胞动力学的多尺度理论与数值方法」。是次讲座吸引逾70名现场观众参与，并于多个社交媒体平台录得近16,200人次在线观看。

讲座中，冯教授介绍了生物力学领域的最新进展，重点阐述用于理解细胞动态行为的多尺度理论与数值方法。他指出，生物组织中的生理与病理过程，往往涉及生物、化学、力学及物理等多重因素的协同作用。由于细胞的结构、物理特性及生物功能极为复杂，如何建立准确的模型以解析这些过程，至今仍是科学界面临的重要挑战。他亦指出，材料特性、不稳定性、演化、多尺度行为、多场耦合及形态力学等，均为生物力学领域的重要研究方向。

讲座其中一个重点主题，是细胞与组织中的动态不稳定性。冯教授探讨了力学与化学反馈如何塑造细胞的动态行为，并引发分岔、振荡与图案形成等现象，包括霍普夫分岔（Hopf bifurcation）、叉式分岔、类图灵图案（Turing-like patterns）。他亦以果蝇羊膜浆膜细胞的自发振荡为例，说明集体细胞振荡在胚胎发育过程中的重要作用。

随后，讲座焦点由单个细胞的动态行为转至集体细胞动力学，介绍相关的实验与理论研究方法。冯教授阐述研究人员如何透过分析大型细胞群体的几何形态、运动速度、迁移轨迹、拓扑结构及界面演化等特征，揭示其集体行为的内在规律，并运用统计力学与熵基理论（Entropy-based theories），包括察利斯统计（Tsallis statistics），以深入解析集体细胞的主动迁移行为。这些行为对理解癌细胞扩散与转移机制具有重要意义。

冯教授亦探讨了多尺度建模的最新发展，以及人工智能在生物力学研究中日益重要的角色。他指出，虽然AlphaFold3等人工智能工具已在蛋白质结构预测方面取得重大突破，但现有模型在预测生物功能，以及描述横跨多重空间与时间尺度的动态过程方面仍然存在局限。因此，未来有必要建立涵盖生物、化学及力学等多学科数据的综合数据库，并结合人工智能技术，推动虚拟细胞与类器官平台的发展。

讲座亦探讨了生物力学在疾病研究中的重要应用，尤其是癌症转移及免疫系统生物力学。冯教授展示了癌细胞如何透过力学、化学与生物讯号之间的耦合机制，在狭窄空间中迁移，并透过调整自身形态以适应不同的力学环境。他亦介绍了免疫系统中的生物力学机制，包括淋巴结在炎症、免疫反应、免疫记忆形成及疾病演化过程中的重要功能。

讲座最后设有互动问答环节，由香港理工大学生物医学工程学系课程主任谭又华教授主持。