主要观点总结
本文介绍了关于2024年诺贝尔化学奖预测的相关内容，包括预测的3个方向、引文桂冠奖的获奖者、有力竞争者以及光催化剂研究等。文章还提到了《化学观点》杂志开展的民意调查，以及一些相关科学家的成就和贡献。
关键观点总结
关键观点1: 诺贝尔化学奖预测的3个方向
分子动力学模拟、蛋白质结构预测、光催化剂研制。
关键观点2: 引文桂冠奖的获奖者及与诺贝尔化学奖的关系
22位杰出学者入选2024年引文桂冠奖，其中部分人是诺贝尔化学奖的候选者。自2002年以来，已有75位引文桂冠奖得主获得诺贝尔奖。
关键观点3: 理论物理学家的贡献——卡尔-帕里内洛分子动力学方法
两位理论物理学家因革命性的卡尔-帕里内洛分子动力学方法而闻名，该方法将量子力学和经典分子动力学相结合，在材料科学领域具有突破性进展。
关键观点4: 蛋白质结构预测的重要性
AlphaFold等技术的出现为蛋白质结构预测带来突破，相关科学家因此成为诺贝尔化学奖的热门候选人。
关键观点5: 光催化剂研究的重要性及进展
光催化剂研究是正统的化学研究，利用阳光来驱动水分解反应，为生产清洁氢燃料提供关键步骤。东京大学的堂免一成教授在这一领域取得了突破性成果。
关键观点6: 《化学观点》杂志的民意调查及其他相关信息
杂志开展了关于2024年诺贝尔化学奖的民意调查，并提到了其他获得支持的科学家及其贡献。
正文
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2024年诺贝尔化学奖将于北京时间10月9日
（星期三）
的17点45分揭晓。
英国皇家化学会
（Royal Society of Chemistry）
旗舰杂志《化学世界》
（
Chemistry World
）
梳理了今年预测诺贝尔化学奖获奖者的文章，聚焦以下3个方向：
分子动力学模拟、蛋白质结构预测、光催化剂研制。
此外，欧洲的《化学观点》
（
Chemistry Views
）
杂志
开展过一项关于2024年诺贝尔化学奖预测的民意调查，“
糖生物学
、
下一代测序和核酸化学
、
金属-有机骨架材料和共价有机框架”
方面呼声集中。
科睿唯安不久前公布了2024年引文桂冠奖
（Citation Laureates 2024）
的获奖者名单。22位来自生理学/医学、物理学、化学以及经济学领域的杰出学者入选。他们的工作卓越而极具影响力，所著论文被引用超过2000次，他们是各自学科内位列前0.01%的高被引科研人员——其中一部分人更是今年诺奖的有力竞争者。
最有趣的是，根据诸多权威分析人士的预测，引文桂冠奖名单中的6人都成了今年诺贝尔化学奖的候选者。
自2002年以来，已有75位引文桂冠奖得主获得诺贝尔奖，其中包括2020年化学奖获得者——基因编辑技术开创者詹妮弗·杜德纳（Jennifer Doudna）和伊曼纽尔·夏庞蒂尔（Emmanuelle Charpentier），以及
2019年化学奖
获得者
“锂电池之父”约翰·古迪纳夫（John Goodenough）。
两位来自意大利的理论物理学家被视为今年化学奖的有力争夺者。他们是普林斯顿大学的
罗伯托·卡尔
（Roberto Car）
和苏黎世联邦理工学院的
米歇尔·帕里内洛
（Michele Parrinello）
，因其革命性的
卡尔-帕里内洛分子动力学方法
（CPMD）
闻名学界。CPMD能够更有效地进行分子动力学模拟，帮助研究人员更深刻理解原子水平上的化学反应和材料行为。
1985年，两位计算派大师于《物理评论快报》
（
Physical Review Letters
）
发表了自己的开创性论文。而在此之前，原子的电子结构计算和分子动力学是互不关联的两个概念。这限制了它们在凝聚态物质模拟方面的应用。CPMD将量子力学原理
（解释电子如何运动）
与经典分子动力学
（模拟原子的运动）
相结合，使理论派学者能在更大尺度上研究无序、真实的材料系统。不同于发现某种新分子或新现象，计算方法的创新在其诞生之初往往难以衡量价值。但经过近40年的发展，卡尔-帕里内洛方法已被证明是计算材料科学的突破性进展，其应用范围涵盖从固体物理到化学和生物学等众多领域。
谈起如今的
蛋白质结构预测
，不得不提3位引领者的大名，那便是
约翰·江珀
（John Jumper）
、
德米斯·哈萨比斯
（Demis Hassabis）
以及
大卫·贝克
（David Baker）
。前两位是谷歌DeepMind团队的核心成员，发明了预测蛋白质三维结构的革命性技术——AlphaFold。贝克是华盛顿大学的生物化学教授，创建出同样精确的AI预测工具RoseTTAFold。今年5月，第三代 AlphaFold问世，也带来了对生物分子相互作用的深刻的结构洞见，在2埃
（Å，1埃等于0.1纳米）
的实验误差内预测了约80%的蛋白质-配体复合物。
此前，江珀与哈萨比斯已凭借AlphaFold获得2023年生命科学突破奖
（Breakthrough Prize in Life Sciences）
。眼下，分析人士推测这3位大咖很有可能摘得诺奖。
相对于理论计算和AI预测，
光催化剂
研究是更正统的化学。东京大学的
堂免一成
（Kazunari Domen）
教授因在这一领域的关键工作而广受赞誉。
光催化剂利用阳光来驱动水分解反应，这是生产清洁氢燃料的关键步骤。虽然许多光催化剂能吸收光并引发水分解，但它们通常会迅速降解、产生不必要的副产品或无法利用足量阳光。
2020年，堂免一成于《自然》杂志报道了一项突破性成果：其团队制备得到的光催化剂几乎可以完美地转化光能为氢能，为可持续且经济可行的氢生产奠定了基础。
值得一提的是，《化学观点》
（
Chemistry Views
）
杂志开展过一项关于2024年诺贝尔化学奖预测的民意调查，后收到600多份回复。根据民意，最有希望的候选者是来自斯克利普斯研究所的
美籍华裔化学家翁启惠
（Chi-Huey Wong）
，共获得159张选票。
翁教授因在
糖生物学
方面的开创性工作而闻名，曾获得亚瑟·C·克拉克奖
（Arthur C. Clarke Award）
、沃尔夫化学奖
（Wolf Prize in Chemistry）
以及罗伯特·鲁宾孙奖
（Robert Robinson Award）
。
其他获得支持的科学家包括剑桥大学的
尚卡尔·巴拉苏布拉马尼亚安
（Shankar Balasubramanian）
和加州大学伯克利分校的
奥马尔·亚吉
（Omar Yaghi）
。前者是
下一代测序和核酸化学领域
的重要贡献者，并于2022年获得生命科学突破奖；后者在
MOFs和共价有机框架
方面取得关键成果，成为2024年唐奖永续发展奖
（Tang Prize for Sustainable Development）
的得主。
-《世界科学》2024年第8期
专稿
《人工智能是蛋白质科学的终结者吗？》一文叙述了AI预测蛋白质结构发展的来龙去脉，并揭示了该技术发展过程中——江珀、哈萨比斯、贝克等所发挥的关键作用，本期邀请了深圳湾实验室资深研究员
周耀旗
、清华大学科技与社会研究中心主任
李正风
教授对该技术进展进行点评，欢迎点击文末图片订购本期杂志-
Predictions for the 2024 chemistry prize highlight growing importance of AI and computational methods
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