本周AI医疗资讯:科学研究发现 AI 工具遗漏的隐藏药物结合口袋

1. Mayo Clinic and Microsoft collaborate to develop a frontier AI model for healthcare

日期：2026-06-02 

Mayo Clinic 与 Microsoft 宣布合作开发医疗专用 frontier AI model，结合 Mayo 的临床专业知识、去标识化临床健康数据和纵向医疗洞察，以及 Microsoft 的 AI、云、工程和 superintelligence 能力，用于支持更广泛的临床推理、早期诊断和个体化治疗决策。

关键信息：

• 该模型被定位为专门面向 healthcare 的 frontier AI model，目标不是单一任务模型，而是支持“broadest scope of clinical reasoning and healthcare use cases”。

• 模型将综合多类型临床数据，用于支持更早诊断、更个性化治疗决策和更好的患者结局。

• 模型将由 Mayo Clinic 拥有，Microsoft 计划通过 Azure Foundry APIs 将模型能力提供给全球医疗机构、临床医生、患者和消费者。

• 初期部署将在 Mayo Clinic 的可信临床环境内进行，以便在真实使用中持续测试、优化和验证。

• 新闻中特别强调，医疗 AI 与通用 AI 不同，需要深度临床上下文、纵向理解、严格治理和真实世界验证。

2. 2026 Future Ready Healthcare: How AI is Reshaping the Care Experience

日期：2026-06-01

Wolters Kluwer 报告显示，医疗 AI 已快速进入患者和临床医生日常使用场景，但 adoption 与 trust 之间存在明显落差，医疗机构需要更可信、可验证、有人类专家参与的 clinical-grade AI。

关键数据：

• 52% 的患者表示使用 AI 查询健康状况或诊断信息，54% 使用 AI 查询潜在副作用或药物相互作用。

• 60% 的临床医生表示，现在会在就诊中花时间审阅和讨论患者带来的 AI 生成健康信息。

• 54% 的医生使用 AI 总结医学文献，49% 使用 AI 做基于医学文献的发现；43% 的护士使用 AI 总结医学文献或分析数据，41% 使用 AI 生成患者教育材料。

• 74% 的患者对通用大模型给出的健康答案有一定信心，但 78% 的患者仍希望医生用可信来源验证这些 AI 信息。

• 77% 的医生和护士表示会“总是”或“经常”验证 AI 生成的健康信息；92% 的医生和 90% 的护士认为临床内容生成所用来源和 AI 系统由 human expert-in-the-loop 验证非常重要或比较重要。

• 文章还提到，2025 年医疗 AI 支出达到 14 亿美元，医疗机构正在将 AI 用于缓解人员短缺、成本压力和临床工作负担。

3. Allosteric Inhibition of PKMYT1 Induces a Unique, Inactive ATP Binding Site Conformation

DOI：10.1021/jacs.6c05178

日期：2026-06-03 新闻发布 

Mount Sinai 团队在癌症相关激酶 PKMYT1 上发现一个此前被 AI 工具和常规实验遗漏的隐藏药物结合口袋，说明 AI 药物发现必须与结构生物学和实验验证闭环结合。

关键信息：

• 研究对象是 PKMYT1，一种参与细胞生长和分裂调控的 kinase；由于细胞周期调控异常与癌症相关，PKMYT1 被认为是潜在癌症药物靶点。

• 传统 kinase 抑制剂常 targeting ATP-binding site，但许多 kinase 的 ATP-binding site 高度相似，导致选择性差和潜在 off-target toxicity。

• 研究团队结合 AI 蛋白结构预测、virtual screening、X-ray crystallography、生化实验和细胞实验，发现 PKMYT1 上一个新的“hidden pocket”。

• 该隐藏口袋是当前 state-of-the-art AI 系统遗漏的位点；研究者指出，AI 能较准确预测已知蛋白形态，但可能错过意外的动态构象和隐藏结合口袋。

• 团队使用 AlphaFold2 预测 PKMYT1 结构并进行 virtual screening，随后用实验方法验证分子行为；还使用 AlphaFold3、Boltz-2 和分子动力学模拟测试当前计算方法是否能预测新 binding mode。

• 研究还发现，很小的化学修饰就可能显著改变分子与蛋白的结合位置和方式，说明蛋白-配体相互作用高度依赖动态构象和细微结构变化。