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，