诺奖热门候选人盘点：文学奖残雪呼声最高

预测一：Car-Parrinello 分子动力学

Michele Parrinello

苏黎世联邦理工学院物理学家

Roberto Car

普林斯顿大学物理学家

他们的预测获奖成就为：发明“革命性”的Car-Parrinello 分子动力学。该计算技术能够更高效地模拟分子动力学，有助于研究人员更好地理解原子级别的化学反应和物质行为。 

在Car-Parrinello分子动力学诞生之前，电子结构计算和原子分子动力学是两个孤立的概念。这限制了人们在有限温度下对凝聚态物质的实际模拟。Car-Parrinello 技术将量子力学原理（解释电子如何运动）与经典分子动力学（模拟原子运动）相结合，从而可以研究更广泛的无序和实际材料系统。与发现新分子或新现象不同，一项计算技术的成功有待于时间的验证。但经过近 40 年的发展，Car-Parrinello方法已被学界广泛认可，其应用范围涉及到固态物理、化学和生物学等各个领域。

预测二：AI预测蛋白质结构

John Jumper

谷歌DeepMind总监

Demis Hassabis

谷歌 DeepMind 首席执行官

David Baker

华盛顿大学生物化学家

他们的预测获奖成就为：在预测蛋白质结构方面的卓越贡献，以及开发RoseTTAFold和AlphaFold等人工智能，它们可以生成极其精确的蛋白质三维模型。AlphaFold 3于2024 年 5 月发布，是一项重大进步，它能预测蛋白质与其他蛋白质、核酸、小分子、离子、修饰蛋白质残基的复合物，以及抗体-抗原的相互作用。其准确性显著超过其他预测工具。Jumper和 Hassabis此前因其在蛋白质结构预测方面的工作获得了2023 年科学突破奖。 

预测三：分解水用的光催化剂

堂免一成

东京大学化学家

他的预测获奖成就为：分解水用光催化剂和构筑太阳能制氢系统的基础研究。光催化剂为照射太阳光即可将水分解为氢和氧的材料，其研究历史悠久。这是生产清洁氢燃料的关键步骤。虽然许多光催化剂选择很多，但它们多存在产物迅速降解、副产品过多、光利用效率低下等问题。在2020年发表在Science上的一篇重要论文中，Domen的实验室制备了能够几乎完美地将光转化为氢的光催化剂，从而为氢气生产打开了一条绿色大道。  

预测四：开发复杂多糖合成技术

翁启惠

中国台湾化学家

他的预测获奖成就为：在有机化学及糖分子合成领域的原创性贡献。翁启惠开发了“程式化一锅式反应”，以生物方式快速合成多糖分子，解决了人工难合成多糖的问题，是世界首位成功以酵素技术大量合成复杂多糖物的科学家。“程式化一锅式反应”是第一个自动化合成多醣体的化学方法，也是目前唯一可大量而快速合成寡醣的方法，使得过去不可能或是非常困难的寡糖化学合成成为可能。

预测一：量子级联激光器

Federico Capasso

哈佛大学应用物理学家

他的预测获奖成就为：在光子学、等离子体学和超表面方面的开创性研究，以及对量子级联激光器的发明和改进的贡献。

Capasso是半导体和激光领域的开拓者之一。他率先开创了能带结构工程的设计技术，并将其应用于新型低噪声量子阱异质结的雪崩光电二极管、晶体管、存储器器件和激光器。他开发的量子级联激光器是中红外波段应用最广泛的激光器之一，这一光谱区域至关重要，因为大多数分子都在这个光谱区域内具有明显的吸收特征。

预测二：量子算法与计算革命

David Deutsch

牛津大学物理学家

Peter W. Shor

麻省理工计算机科学家

他们的预测获奖成就为：对量子算法和计算的革命性贡献。Deutsch奠定了量子计算的基础。他定义了图灵机的量子版本——通用量子计算机，并证明它可以以任意精度模拟任何遵循量子力学定律的物理系统。Shor发明了第一个实用的量子计算机算法，秀尔算法。秀尔算法可以比任何传统算法更快地找到大数的因数。他还设计了量子计算机的纠错技术。他们的成就不仅为当今快速发展的量子计算机铺平了道路，这些研究本身也依然处于领域内的领先水平。

预测三：魔角扭曲双层石墨烯

Rafi Bistritzer

特拉维夫大学物理学家

Pablo Jarillo-Herrero

麻省理工学院物理学家

Allan H. MacDonald

德克萨斯大学奥斯汀分校物理学家

他们的预测获奖成就为：为魔角扭曲双层石墨烯的物理学以及相关的莫尔量子器件做出了开创性的理论和实验贡献。

Macdonald和Bistritzer率先对扭转双层石墨烯进行了计算研究，发现两层石墨烯间电子的隧穿速率取决于它们错开的角度。随后Jarillo-Herrero 团队制备并测量了具有各种扭转角度的双层石墨烯，终于发现将两层石墨烯彼此扭转错开1.1°的“魔角”时，它们表现为绝缘体，而只要施加微弱的门电压注入载流子，这种材料就会转变为超导体。

预测一：基底神经节的生理研究

Ann M. Graybiel

麻省理工学院神经学家

彦坂兴秀

NIH国家眼科研究所神经学家

Wolfram Schultz

剑桥大学神经学家

他们的预测获奖成就为：对于基底神经节的生理研究，对运动控制和行为（包括学习）至关重要。 

他们的工作从根本上改变了基底神经节的研究，并对大脑如何学习和保留新习惯和技能、如何管理运动以及如何处理学习和决策奖励等重要问题给出了有影响力的新观点。他们的成就还加深了我们对基底神经节和行为控制受损的各种神经退行性疾病和神经精神疾病的理解。

预测二：哺乳动物基因组印记

Davor Solter 

马普所发育生物学家

Azim Surani

剑桥大学发育生物学家

他们的预测获奖成就为：发现哺乳动物基因组印记，这种印记会导致亲本特异性基因表达及其对发育和疾病的影响。

基因组印记是由亲本来源不同而导致等位基因表达差异的一种遗传现象。基因组印记产生的原因及过程是现代遗传学的一个热点问题。Solter 和Surani不仅在理解基因组印记的发育和生理后果方面做出了开创性的贡献，他们的工作还被广泛认为是开启表观遗传学领域的关键发现之一。如今，全球各地的科学家都在努力了解印记的分子基础，特别关注 DNA 的表观遗传修饰以及此类表观遗传标记的遗传方式。

预测三：减肥神药GLP-1

Joel Habener

哈佛医学院教授

Svetlana Mojsov

洛克菲勒大学化学家

Lotte Bjerre Knudsen

诺和诺德研究副总裁

他们的预测获奖成就为：发现并开发了胰高血糖素样肽-1（GLP-1）类药物。当血糖水平过高时，GLP-1通过刺激胰腺中产生胰岛素的细胞来调节血糖。GLP-1的问世及改良是治疗肥胖症的一次重大飞跃，研究显示，注射GLP-1可减重10%至20%，最高可减少50%的进食量，并且可使患者避免摄入更多的加工食品和零食。可以说，减肥神药GLP-1让人们进入了体重管理的新时代。

今年文学奖各大博彩网站的赔率榜上，获奖概率最高的基本都是中国著名作家残雪，除此之外还有Gerald Murnane、Anne Carson等作家亦是夺奖热门。

残雪

本名邓小华，是中国著名先锋派作家。代表作有《赤脚医生》、《苍老的浮云》、《突围表演》等。

Gerald Murnane

Gerald Murnane是澳大利亚作家。代表作为小说《平原（The Plains）》。

Anne Carson

Anne Carson是加拿大诗人、古典文献翻译家。代表作有韵文小说《红的自传（Autography of Red）》。