细胞感知的力学环境

细胞在组织内所处的微环境由胶原蛋白、纤连蛋白和蛋白聚糖等构成的胞外基质（ECM）组成，其刚度和固体应力由ECM成分的空间排列决定。正常与恶性组织中ECM力学特性存在显著差异：肿瘤进展伴随胶原交联增加，导致组织刚度升高，进而通过整合素β₁信号促进核扭曲（Lamin-A依赖）和TWIST1核转位，抑制E-钙黏蛋白表达并驱动癌细胞侵袭。流体剪切应力则通过NO/PGI₂通路诱导内皮细胞极化，而3D ECM拓扑结构通过FAK/Rho GTPase调控细胞形态迁移，凸显力学线索的多尺度效应。

机械特性测量技术进展

原子力显微镜（AFM）通过赫兹模型拟合力-压痕曲线量化组织弹性模量，揭示乳腺癌等恶性组织呈现更高刚度和黏弹性耗散。分子张力探针（如FRET基传感器）动态监测整合素-纤连蛋白“抓-键”（catch-bond）作用，发现黏着斑蛋白talin在配体纳米簇密度感知中的核心作用。牵引力显微镜（TFM）结合微柱阵列证明细胞铺展面积与基质刚度呈负相关，而油滴应力测量技术揭示结肠癌聚集体内各向异性应力分布。这些技术产生的海量数据为AI模型训练奠定基础。

AI/ML在力学生物学的突破性应用

卷积神经网络STIFMap仅需荧光图像即可预测乳腺组织弹性分布，其预测的高刚度区域与磷酸化肌球蛋白轻链活性显著重叠。生成对抗网络（GAN）通过基底皱纹相位图像重构细胞牵引力场，成功复现刚度梯度引导的迁移不对称模式。在基因组学领域，LanceOtron模型从ATAC-seq数据预测染色质开放区域，而ISL（In Silico Labeling）技术无需标记即可从明场图像识别核形态异常。自监督SE-RNN网络则通过多通道荧光图像分类细胞状态，如YAP核定位可作为ECM刚度响应的生物标志物。

临床转化与未来方向

AI模型已应用于肿瘤诊断：基于TACS胶原特征的分类器可区分乳腺肿瘤边界，而脑脊液tenascin水平的ML分析助力胶质瘤早期检测。挑战在于整合多组学数据（如ECM组分/染色质可及性）构建力学-表型关联图谱。未来需开发组织无关的通用模型，结合迁移学习突破小样本限制，最终实现从单分子张力到组织重塑的跨尺度力学解码，为纤维化/癌症等疾病提供精准诊疗策略。

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