图源：Osama Shukir Muhammed Amin FRCP(Glasg), CC BY-SA 4.0 , via Wikimedia Commons
导读：
李研 | 撰文
1.深度学习用于预测蛋白质的三维结构和功能
热门人选：John M. Jumper，Demis Hassabis，David Baker
主要贡献：
蛋白质三维结构和功能的预测是现代生物化学和分子生物学中的一个重要研究领域。确定蛋白质结构的传统方法，如X射线晶体学和冷冻电子显微镜，既耗时又昂贵。近年来，人工智能和机器学习技术的发展，为蛋白质结果预测提供了一种可扩展的高效替代方法，对新药开发和理解生命过程具有深远的影响。
这三位科学家中，John M. Jumper和Demis Hassabis 现均就职于谷歌 DeepMind科技，他们在2023年因构建AlphaFold荣获被喻为“诺奖风向标”的拉斯克奖。
AlphaFold 是DeepMind团队开发的一项基于深度学习和神经网络技术的算法，它可以从蛋白质的氨基酸序列预测蛋白质的三维结构。通过不断的升级改进，目前该技术预测的结果已经几乎达到了实验测定的精度，成为蛋白质结构研究中的强大工具。
David Baker是美国西雅图华盛顿大学医学院生物化学教授、蛋白质设计研究所所长，他开发了著名的Rosetta软件，使计算生物学取得了长足的进步。在与AlphaFold的竞争中，他善于学习，将DeepMind的深度学习技术引入Rosetta软件，并率先公开RoseTTAFold的源代码。随后，AlphaFold2也很快开源。这也成为利用竞争推动新技术的使用平权的一个经典案例。
2024年9月，这三位科学家一同获得了科睿唯安公布的化学领域 “引文桂冠奖”。
2.高通量基因测序
热门人选：Shankar Balasubramanian、David Klenerman
主要贡献：
DNA测序不仅在揭示遗传信息和调控基因表达等基础研究中发挥着重要作用，而且是疾病诊断治疗和法医物证鉴定等诸多领域的关键技术支持。早期的DNA测序技术主要使用的是弗雷德里克·桑格（Frederick Sanger）在1975年发明的双脱氧链终止法（Chain Termination Method）。在大样本测序中，这种传统技术的局限性日益凸显。
Shankar Balasubramanian出生于印度金奈（Chennai ），早年随父母移居英国。他于1988年在剑桥大学菲茨威廉学院获得自然科学本科学位，后又在剑桥攻读了博士学位。他的主要研究方向是核酸化学。David Klenerman出生在英国，本科和博士都毕业于剑桥大学，他的主要工作是开发和应用基于单分子荧光和扫描探针显微镜等一系列定量生物物理方法，以解决生物过程中的重要问题。
这两位科学家在1997年的一次会面交流中碰撞出思想火花，并最终开发出以Solexa技术为代表的高通量测序方法，从而大大缩短了核酸测序的时间，为现代生命科学的发展提供了前所未有的机遇。特别值得一提的是，在新冠大流行期间，新一代基因测序技术为全球对抗新冠病毒做出了突出贡献。如果没有这项技术，人类几乎不可能迅速识别和表征新冠病毒、快速开发疫苗以及监测新的病毒变异。
3.金属有机框架（MOF）材料
热门人选：Omar M. Yaghi，Susumu Kitagawa ，Michael O'Keeffe
主要贡献：
金属有机框架（Metal-Organic Frameworks, MOFs）是一类由金属离子节点和有机配体组装而成，具有高度有序结构和特定功能的新型多孔材料。MOFs的用途极其广泛，非常适合于检测和捕获/吸附微小浓度的物质，净化水或空气，它还可以储存氢气等能源，用于制造性能更优的电池和储能设备。
MOF这一概念最早在1995年由Omar M. Yaghi等人提出。Omar M. Yaghi于1965年出生在约旦，在约旦完成了基础教育后前往美国深造。他在纽约州立大学奥尔巴尼分校（SUNY Albany）获得化学学士学位，随后在伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校获得化学博士学位。目前，Yaghi在加州大学伯克利分校担任教授，因其在金属有机框架（MOFs）材料和共价有机框架（Covalent Organic Frameworks, COFs）方面的开创性工作而广受认可，是美国国家科学院院士和沃尔夫化学奖的获得者。
Susumu Kitagawa（北川进）是日本京都大学的教授，也是MOF领域的另一位开创者。他曾用多孔配位聚合物（PCPs）来描述同样的材料， 后提出了柔性MOFs的概念，灵活可控的多孔MOF膜能够根据外部环境（如压力、温度和气体浓度）的变化调节其孔隙结构。他开发的多种新型MOF材料在气体吸附分离、药物释放和催化功能方面均有出色表现。
Michael O'Keeffe 早年毕业于英国布里斯托大学，如今已有90岁高龄，是美国亚利桑那州立大学的名誉教授。他在MOF的结构设计和理论研究方面做出了重要贡献。他的工作帮助建立了MOF领域的理论基础，对拓扑学和结构化学领域的研究具有深远影响。
由于以MOFs和COFs为代表的多孔骨架材料是化学领域中非常热点的研究方向，对该领域做出突出贡献的其他化学家还有不少，上述三位科学家仅是一种可能性较大的获奖者组合。
4.原子力显微镜的发明和应用
热门人选：Christoph Gerber，Gerd Binnig
主要贡献：
原子力显微镜（Atomic Force Microscope，简称AFM）利用微悬臂感受和放大悬臂上尖细探针与受测样品原子之间的作用力，从而达到检测的目的，具有原子级的分辨率。AFM与扫描隧道显微镜（STM）最大的差别在于并非利用电子隧穿效应，因此弥补了扫描隧道显微镜的不足，使科学家能够在非导电材料上进行原子级别的成像和测量，还可以研究分子间的相互作用力，在化学、生物学和材料科学等领域有广泛的应用。
原子力显微镜由IBM公司苏黎世研究中心的 Gerd Binnig，Christoph Gerber 和Calvin Forrest Quate三位科学家在1985年共同发明。其中，Calvin Forrest Quate（1923-2019）是美国著名的应用物理学家和电气工程师，以其在显微成像技术方面的开创性工作而闻名。
Gerd Binnig 和Christoph Gerber 这两位科学家依然健在。Gerd Binnig是德国著名的物理学家，也是扫描隧道显微镜的共同发明者，并因此早在1986年就获得了诺贝尔物理学奖。虽然他主要因STM获奖，但他的工作也为AFM的技术发展奠定了重要基础。Christoph Gerber 现任瑞士巴塞尔大学物理系瑞士纳米科学研究所教授。不久前，他刚荣获科睿唯安公布的物理领域“引文桂冠奖”。
尽管AFM的发明早在1980年代就已经完成，且发明人多具有物理学研究背景，但这项技术在纳米科技和材料科学中的应用价值尤为突出，极大推动了化学学科的发展。鉴于诺贝尔化学奖的“理综”传统，近十年也曾颁给超分辨率荧光显微镜（2014年）和冷冻电镜（2017年）这两项主要用于生物学研究的技术设备，未来如果AFM发明人荣获诺贝尔化学奖也并不意外。
5.光催化剂的基础研究与太阳能制氢
热门人选：Fujishima Akira, Kazunari Domen
主要贡献:
藤岛昭（Fujishima Akira）教授于1942年3月10日出生于日本东京，于1966年获得横滨国立大学工程学学士学位，1971年获得东京大学化学博士学位。他与本多健一（1925-2011）共同发现了二氧化钛的光催化性质和超亲水特性，被誉为“光催化之父”，是近年来诺奖预测名单上的常客。
光催化剂的基础研究与应用是化学领域中长期活跃的研究方向。这些研究不仅对基础科学有重要意义，而且展现出很好的应用前景。光催化剂可以用于降解有机污染物，净化空气和水资源。在新能源领域，光催化剂同样具有重要应用价值。光催化分解水生成氢气，为可再生能源的利用提供了新途径。这其中，堂免一成（Kazunari Domen）的研究成果尤为突出。
堂免一成是东京大学教授，日本信州大学水再生研究所特聘教授。在2020年发表的一篇重要的《自然》论文中，堂免实验室通过铝的掺杂，以及优化助催化剂和负载方法，克服了传统光催化剂钛酸锶（SrTiO3）在稳定性和吸光范围等方面的许多不足，几乎完美的实现了水分解，从而为经济可行的绿色制氢技术铺平了道路。
值得一提的是，这两位日本化学家都与中国科学界有着密切的合作。藤岛的研究室曾走出过包括江雷和姚建年院士在内的40余名中国留学生。藤岛在接受采访时，多次提到相信中国也会逐渐涌现出诺贝尔奖获得者。
以上5点预测仅基于当前化学研究的热点和趋势，除了上述方向，在糖生物学和分子动力学模拟等领域今年也有较高的呼声。根据以往经验，诺贝尔奖委员会的选择有时会带来意想不到的惊喜。无论最终结果如何，那些为了化学科学的进步和人类的福祉做出重大贡献的杰出科学家都值得致敬。
李研，化学博士，赛先生专栏作家。目前担任细胞出版社(Cell Press)旗下物质科学期刊的编辑。
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杨冬 译
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