2026诺奖预测名单出炉：多位中国科学家在列，概率最高31.4%

每年10月，斯德哥尔摩的那几通电话都会牵动全球科研圈的神经。今年，一份来自果壳的诺奖预测名单提前把悬念摆上了桌面——它根据以往诺奖颁发的规律，请教了相关领域的科学家，并结合AI分析，给出了各奖项的候选人和获奖概率。名单里出现了多位中国科学家的名字。

这份名单是怎么算出来的？每个奖项，最初都讨论了10到12个可能的成果，每一个都按同一套标准衡量：成果是否已经成熟？理论与实验的链条是否完整？有没有权威奖项背书？同一大类方向奖项是否过于密集？以及最现实的规律——诺贝尔奖最多授予三人，且从不追授逝者。排完之后，取综合分最高的5到6个，再按“N强必有一中”的口径把分数归一到100%，得到相应的权重。

生理学或医学奖：GLP-1领跑，概率31.4%

排在生理学或医学奖首位的是肠促胰素生物学与GLP-1受体激动剂，获奖概率31.4%，候选人为丹尼尔·德鲁克、延斯·尤尔·霍斯特和斯维特兰娜·莫伊索夫。

这条线的故事很有意思。自从发现肠道激素GLP-1，科学家最初只是关注它对胰岛素分泌和食欲的影响，并开发成为治疗II型糖尿病的药物。但令人意想不到的是，相关药物在临床实验中表现出了显著的减重效果，从而改变了科学家和药企的研究方向，最终催生了减重“明星药物”司美格鲁肽和替尔泊肽。这是人类药物研究历史上无数“打哪指哪”的又一案例——但如果没有最初对它的科学研究，就不会有相应的糖尿病药物，更不会有最后的减重药物。这正是诺奖喜欢的那种“从实验台走进千家万户”的故事。

紧随其后的是两项概率同为16.9%的成果。一项是柳泽正史与埃马纽埃尔·米尼奥关于食欲素的研究：科学家在寻找“食欲分子”时意外锁定了下丘脑食欲素，由此揭开了大脑掌控清醒与睡眠的分子总开关，并证实发作性睡病源于食欲素系统的缺失。这项研究将睡眠探索推向分子与神经回路水平，并催生出颠覆传统的新型安眠与唤醒药物。尽管此成果刚获得2026年拉斯克奖，但其清晰的科学机制与临床转化价值仍使其成为强劲的竞争者，此外，纯粹的神经生物学成果也已有多年未获诺奖。

另一项是蛋白质低复杂度区域与液-液相分离，候选人为德克·格尔利希、史蒂文·麦克奈特和安东尼·海曼。细胞生物学家最初在研究中发现，一些低复杂度序列的蛋白质可以驱动或调控自身以及其他蛋白质分子的自主凝聚，这种总体无规则的自组装体在细胞内构成了一种动态的“无膜细胞器”，类似物理学中的“液-液相分离”现象。这一发现改变了“细胞内的功能区室主要由膜包裹”的传统认知，更为解释渐冻症与阿尔茨海默病等疾病中蛋白质从动态凝聚走向异常聚集提供了全新视角。

内质网应激与未折叠蛋白反应以14.5%的概率排在后面，候选人是彼得·沃尔特和森和俊。这项研究揭开了细胞应对蛋白质积压与折叠错误的“质量控制”与自我修复机制。蛋白质不仅仅是线性的肽链，还要折叠成正确的三维构型才能行使功能，但在生产和长时间使用的过程中，这种折叠都容易出现不可逆的错误。上述这套机制可以及时清除折叠错误的新生产蛋白质，也可以应对细胞损伤或日常消耗导致的去折叠蛋白质。这一底层策略直接关乎II型糖尿病、神经退行性疾病、癌症等重大病理过程。虽说这一突破已处于随时可能公布获奖的典型兑现期，但也会受到细胞质量控制板块的“排队效应”影响，并面临邻近前沿领域的强大竞争。

cGAS-STING胞质DNA感知通路概率为10.6%，候选人包括陈志坚、安德烈娅·阿布拉瑟和格伦·巴贝尔。通过发现胞质DNA受体cGAS、第二信使cGAMP及STING通路，科学家抓住了细胞质里的“DNA警报器”，填补了天然免疫识别胞内异物的数十年空白，也为抗癌药物与自身免疫病治疗提供了关键靶点。值得一提的是，针对STING蛋白的结构研究曾经有过非常激烈的竞争，当时全球有四五家研究机构几乎在同一时间获得了STING的三维结构，其中有三家来自中国。不过前一届诺奖已颁给免疫领域课题，学科轮换的“隐形传统”可能会影响获奖概率。

DNA甲基化与表观遗传基因沉默概率为9.7%，候选人是阿德里安·伯德和豪尔赫·西达尔。研究证明了DNA甲基化能直接“静音”特定基因并发现关键蛋白MeCP2，揭开了细胞在不改变基因序列前提下能稳定继承差异化表达的表观遗传奥秘。这不仅可以解释同一套基因如何分化出全身器官，更证实一些先天神经疾病在成年后具备“可逆恢复”的可能，打破了遗传病终身不可救的传统认知。但此研究获奖的障碍在于DNA甲基化的发现链条过长，是一个几十年逐渐建立起来的体系，不是诺奖更青睐的“一个明确的机制”。

物理学奖：魔角石墨烯概率32%居首

物理学奖这边，魔角石墨烯与转角电子学以32%的概率排在第一位，候选人为帕布罗·哈里略-埃雷罗、阿兰·麦克唐纳和拉菲·比斯特里策，备选是伊娃·安德烈。把两层石墨烯扭转到约1.1°的“魔角”，电子能带会变得异常平坦，电子间的相互作用随之占据主导，并催生关联绝缘态和超导态。这个发现使理论预言与实验发现形成了漂亮的闭环，并开启了“转角电子学”新领域。但这一成果相对较新、超导机制仍有争议，且今年引文桂冠奖未点名。

查尔斯·凯恩、尤金·梅莱和劳伦斯·莫伦坎普以20%的概率紧随其后。理论预言表明，二维拓扑绝缘体的边缘可以形成受时间反演对称性保护的导电通道，即使没有外磁场也能实现无耗散输运，随后在HgTe量子阱中得到实验验证。它揭示了材料的拓扑性质可以直接决定电子态和输运特征，并让这一理论预言最终在真实材料中得到实验验证。它的理论与实验对应清晰、基础性很强，但2016年诺贝尔物理学奖已经表彰拓扑相变和拓扑物态，存在“重复表彰”风险。

磷光OLED与热激活延迟荧光概率为18%，候选人是马克·汤普森、斯蒂芬·福里斯特和安达千波矢。磷光OLED利用重金属增强自旋—轨道耦合，让原本难以发光的三线态激子也能参与发光；TADF则通过反系间窜越“回收”三线态，不再依赖昂贵重金属。两者的机制清晰，又深刻改变了显示产业。但研究过程的贡献者众多，三人名额如何分配是个难题。

量子反常霍尔效应概率为16%，候选人是薛其坤、方忠和戴希。量子反常霍尔效应让材料无需外加磁场，仅依靠自身磁性和自旋—轨道耦合就能产生量子化霍尔电导的拓扑态，2013年在磁性掺杂拓扑绝缘体薄膜中首次实现实验观测。它兼具漂亮的理论预言和标志性实验验证，且2026年引文桂冠点名，风向较强。不过理论、材料和实验的贡献者众多，且拓扑和量子主题获得诺奖略密集。

室温磁电多铁性材料概率为14%，候选人是尼古拉·斯帕尔丁、拉马穆尔蒂·拉梅什和郑相旭。多铁性材料能在同一体系中同时存在铁电、磁有序等多种有序状态，其中一些材料还能实现电场对磁性、磁场对电极化的调控。相关理论解释了这类材料为何罕见，随后以BiFeO₃为代表的材料实现了室温多铁性和磁电耦合，为低功耗信息存储和新型电子器件提供了新的物理机制与器件思路。不过，这一方向目前更大的意义仍在基础物理和材料设计，实际应用尚未形成特别强的突破。

化学奖：单碱基编辑概率25.2%，中国科学家出现在两个方向

化学奖排在首位的是单碱基编辑与引导编辑技术，获奖概率25.2%，候选人是刘如谦。利用经过改造的Cas蛋白与催化酶等模块的精妙组合，科学家给基因编辑装上了“橡皮擦和铅笔”：无需制造DNA双链断裂，就能对特定位点进行精准修改，让基因编辑从“剪切”走向更精细的“改写”。该研究规避了传统CRISPR“剪断DNA双链”的局限，完美契合诺贝尔化学奖对“构建与精准修饰分子新工具”的偏好。不过，距离CRISPR获奖只有几年，委员会或许不愿这么快就再次奖励基因编辑。

生物分子凝聚体与液-液相分离以21.6%的概率排在第二，候选人为克利福德·布朗温、安东尼·海曼和迈克尔·罗森。是的，LLPS又出现了，且预测概率比生理学或医学奖还高。生理学或医学奖更看重生物学现象与临床疾病的直接因果关系，而化学奖则偏爱“用物理化学底层规律解释生命现象”的范式突破。LLPS引入了物理学中的相图、流体表面张力和多价弱相互作用，解释了无膜细胞器如何自组装，这本质上是标准的软物质物理化学。但其获奖的阻碍在于，蛋白质分子构成LLPS的机制还缺乏深入的认知，整体性规则尚不能落实到具体的某一种或某几种蛋白质分子上，导致我们还不具备对于LLPS的精细结构认知以及利用性改造的能力。

超高通量“边合成边测序”化学方法与固相表面克隆扩增技术概率为17.4%，候选人是尚卡尔·巴拉苏布拉马尼安、戴维·克莱纳曼和帕斯卡尔·梅耶。这套技术利用可逆终止核苷酸和荧光信号，在固体表面同时读取海量DNA片段，实现了大规模并行的“边合成边测序”。它是核苷酸化学、荧光检测和微纳加工等技术的巧妙结合，让原本昂贵而缓慢的基因组测序走向大规模、高通量，也由此改变了生命科学研究的效率。

单原子催化概率为13.8%，候选人是张涛和李亚栋。这是中国科学家最有可能参与的化学奖热门方向之一。该研究将昂贵的金属以孤立原子的形式分散并稳定在载体上，大幅提高了金属原子的利用率，也让研究者能够在原子尺度研究催化活性位点和反应机制。它为贵金属的高效利用以及能源转化、环境催化等领域提供了新的催化设计思路，极其契合诺奖对低碳可持续与造福人类的偏好。

自组装单分子层概率为11.9%，候选人是大卫·阿拉拉、拉尔夫·努佐和雅各布·萨吉夫。研究发现有机分子在固体表面自发排列成单分子厚度的有序薄膜，提供了在分子尺度调控材料表面的新方法。结合软光刻技术后，可以进一步调控材料表面的浸润性与生物相容性。SAMs是现代纳米技术的重要基础——表面修饰、生物传感器、分子电子学，很多纳米界面技术都建立在其上。

DNA折纸术的发明及其在纳米尺度可编程自组装中的应用概率为10.1%，候选人是鲍尔·罗特蒙德和埃里克·温弗里。利用数百条短DNA链作为“订书针”，引导一条长DNA链精准折叠成预设形状，科学家成功把DNA从遗传信息载体变成了可以按设计自组装的纳米级建筑材料。它能作为“纳米面包板”精准排列分子，在血管靶向递药与分子逻辑计算中展现出巨大的探索前景，也是超分子化学自下而上精密制造的范式突破。

名单里的中国名字，不是私心和偏爱

这份预测名单里出现了多位中国科学家。按文章的说法，这不是私心和偏爱，而是根据计算规则，真的有越来越多的中国科学家出现在其中。

从名单分布看，中国科学家的身影集中在几个方向：化学奖的单原子催化方向有张涛、李亚栋；物理学奖的量子反常霍尔效应方向有薛其坤、方忠、戴希；生理学或医学奖的cGAS-STING通路方向有陈志坚。此外，文章还提到，针对STING蛋白的结构研究曾有过非常激烈的竞争，当时全球有四五家研究机构几乎在同一时间获得了STING的三维结构，其中有三家来自中国。

需要说明的是，这份名单是一份预测，不是结果。它给出的所有概率，都是基于成果成熟度、理论与实验链条完整性、权威奖项背书、方向密集度和诺奖授予规则等标准计算出来的权重，不代表诺奖评选委员会的实际倾向。诺奖最多授予三人，且从不追授逝者，这两条硬规则本身就会筛掉不少候选。

10月5日起，2026年诺贝尔奖即将陆续公布。在评选委员会投票揭晓之前，这份名单提供的是一个观察窗口：哪些方向的成果已经走到了“随时可能被打电话”的阶段，哪些方向还卡在机制不清或贡献者太多的门槛上。至于名单里有没有你心目中的诺奖首选，答案很快就会揭晓。