從生物力學看癌症轉移：清華學者馮西橋教授分享細胞動力學前沿研究

2026年7月20日，中國科學院院士、清華大學工程力學系生物力學與醫學工程研究所講席教授馮西橋教授，於校園主講理大高等研究院傑出學人講座，題為「細胞動力學的多尺度理論與數值方法」。是次講座吸引逾70名現場觀眾參與，並於多個社交媒體平台錄得近16,200人次在線觀看。

講座中，馮教授介紹了生物力學領域的最新進展，重點闡述用於理解細胞動態行為的多尺度理論與數值方法。他指出，生物組織中的生理與病理過程，往往涉及生物、化學、力學及物理等多重因素的協同作用。由於細胞的結構、物理特性及生物功能極為複雜，如何建立準確的模型以解析這些過程，至今仍是科學界面臨的重要挑戰。他亦指出，材料特性、不穩定性、演化、多尺度行為、多場耦合及形態力學等，均為生物力學領域的重要研究方向。

講座其中一個重點主題，是細胞與組織中的動態不穩定性。馮教授探討了力學與化學反饋如何塑造細胞的動態行為，並引發分岔、振盪與圖案形成等現象，包括霍普夫分岔（Hopf bifurcation）、叉式分岔、類圖靈圖案（Turing-like patterns）。他亦以果蠅羊膜漿膜細胞的自發振盪為例，說明集體細胞振盪在胚胎發育過程中的重要作用。

隨後，講座焦點由單個細胞的動態行為轉至集體細胞動力學，介紹相關的實驗與理論研究方法。馮教授闡述研究人員如何透過分析大型細胞群體的幾何形態、運動速度、遷移軌跡、拓撲結構及界面演化等特徵，揭示其集體行為的內在規律，並運用統計力學與熵基理論（Entropy-based theories），包括察利斯統計（Tsallis statistics），以深入解析集體細胞的主動遷移行為。這些行為對理解癌細胞擴散與轉移機制具有重要意義。

馮教授亦探討了多尺度建模的最新發展，以及人工智能在生物力學研究中日益重要的角色。他指出，雖然AlphaFold3等人工智能工具已在蛋白質結構預測方面取得重大突破，但現有模型在預測生物功能，以及描述橫跨多重空間與時間尺度的動態過程方面仍然存在局限。因此，未來有必要建立涵蓋生物、化學及力學等多學科數據的綜合資料庫，並結合人工智能技術，推動虛擬細胞與類器官平台的發展。

講座亦探討了生物力學在疾病研究中的重要應用，尤其是癌症轉移及免疫系統生物力學。馮教授展示了癌細胞如何透過力學、化學與生物訊號之間的耦合機制，在狹窄空間中遷移，並透過調整自身形態以適應不同的力學環境。他亦介紹了免疫系統中的生物力學機制，包括淋巴結在炎症、免疫反應、免疫記憶形成及疾病演化過程中的重要功能。

講座最後設有互動問答環節，由香港理工大學生物醫學工程學系課程主任譚又華教授主持。