北京时间 10 月 7 日（星期三）傍晚，2026 诺贝尔化学奖即将揭晓。今年恰逢诺奖设立 125 周年，单项奖金上调至 1200 万瑞典克朗。

化学奖的悬念，成为科学界与产业界共同关注的焦点。究竟今年会花落谁家呢，以下是一些知名期刊专家的预测，也包括一些诺奖风向标的大奖预测。

近期诺贝尔化学奖

2025年诺贝尔化学奖：金属有机框架（MOF）

2024年诺贝尔化学奖：计算蛋白质设计

2023年诺贝尔化学奖：发现并合成量子点

2022年诺贝尔化学奖：给点击化学与生物正交化学

2021年诺贝尔化学奖：不对称有机催化

C&EN媒体观点

C&EN执行主编Laura Howes于10月1日（周四）主持了今年由C&EN和美国化学会网络研讨会联合举办的诺贝尔网络研讨会。参会嘉宾包括剑桥大学的Ross King教授、科罗拉多州立大学的Amy Prieto教授以及布法罗大学敦超超教授。

关于诺奖预测，科罗拉多州立大学的Amy Prieto教授给出了两个选择：加州理工学院的Harry B. Gray和Jay Winkler，表彰他们在蛋白质长程电子转移方面的工作；以及David L. Allara、Ralph G. Nuzzo和Jacob Sagiv，表彰他们在自组装单分子层（SAMs）方面的开创性工作。

剑桥大学的Ross King和布法罗大学敦超超教授都选择了测序先驱Shankar Balasubramanian爵士和David Klenerman爵士。有趣的是，King选择Hagan Bayley作为第三位共享该奖的研究人员，但敦超超教授认为会是Pascal Mayer。作为第二选择，敦超超教授还押注于钙钛矿太阳能电池发明者Tsutomu Miyasaka、Nam-Gyu Park和Henry Snaith。

与此同时，C&EN执行主编Laura Howes的选择——生物化学家翁启惠——以大幅优势位居C&EN读者投票榜首，表彰其在碳水化合物和糖蛋白可编程合成方面的工作。

C&EN读者的其他选择：

化学家 George William Gray： 英国赫尔大学有机化学教授（1946–1990年在校任教），曾任该校液晶材料研究组负责人。他是液晶材料科学的奠基人，系统建立了液晶材料的分子设计方法，发明了使液晶显示（LCD）得以实现的长寿命材料。发表论文250余篇、专利100余项，获1995年京都奖，英国皇家化学会以其名义设立“George W. Gray Medal”。 

化学家 Patrick L. Holland： 耶鲁大学化学系Conkey P. Whitehead化学教授（2021年起），此前在罗切斯特大学任教（2000–2013年）。他致力于以铁、钴等廉价丰产金属替代贵金属催化剂的研究，聚焦高自旋有机金属配合物的合成与反应机理，在铁催化烯烃加氢官能团化、氮气活化等领域取得重要成果。获2013年布拉瓦特尼克地区奖。 

化学家 Krzysztof Matyjaszewski： 卡内基梅隆大学J.C. Warner自然科学讲席教授、高分子工程中心主任，美国国家科学院及国家工程院院士。他和王锦山博士合作，于1990年代发明铜催化原子转移自由基聚合（ATRP），实现了温和条件下自由基聚合的精确控制，被誉为高分子合成领域的范式变革。获2011年沃尔夫化学奖、2017年本杰明·富兰克林化学奖章、2023年美国国家科学院化学科学奖等。

科睿唯安科学信息研究所研究分析主管David Pendlebury表示，他倾向于太阳能电池、DNA测序、ATRP、单原子催化（张涛，中科院大连化物所院士）或SAMs。他在给C&EN的电子邮件中写道：“如果考虑近年诺贝尔化学奖所突出的子领域和主题，今年授予发明或技术成就似乎很有可能。”“上述贡献已经过了足够长的时间，足以因其当前或潜在的重要社会影响而获得认可。”

美国化学文摘社

美国化学文摘社科学家们认为早该获得诺贝尔奖委员会关注的热门领域。相关内容已针对 2026 年颁奖季进行了更新。

下一代DNA测序技术。由 Shankar Balasubramanian, David Klenerman 及其团队开发的“边合成边测序”技术，让基因组测序更快速、更经济且普及度更高。这项创新基于可逆终止子化学，其中荧光标记的核苷酸一次结合一个碱基。该技术能够以高精度、高通量实时检测 DNA 合成过程。其影响力覆盖精准医疗、癌症治疗、病原体鉴定和全球基因组学研究等多个领域。

太阳能电池。太阳能电池化学领域的发展（尤其是钙钛矿太阳能电池和有机光伏电池）已为可再生能源带来变革。在 Michael Grätzel 于 1991 年提出的染料敏化结构基础上， Michael Grätzel, Tsutomu Miyasaka, Nam-Gyu Park, Henry Snaith 和 Alex K.Y. Jen 等研究者开发的混合材料，在效率上可与硅基材料媲美，同时具备低成本、溶液法制备的优势。这类技术有望实现可打印的柔性、轻质太阳能电池板的全球部署。通过可规模化的化学创新满足迫切的能源需求，是可持续能源解决方案领域的重要突破。

碳-氮交叉偶联反应。胺与芳基卤化物的钯催化偶联反应由 Stephen Buchwald 和 John Hartwig 于 20 世纪 90 年代中期独立开发，现被普遍称为 “Buchwald–Hartwig 胺化反应” ，是药物研发中应用最广泛的成键反应之一。芳基胺广泛存在于各类药物中，而历经数代迭代的膦配体设计，已将这一曾经条件苛刻、收率低下的转化反应，转变为一种可靠、适用于杂芳烃且可实现工业化生产的合成步骤。2010 年诺贝尔化学奖表彰了钯催化的碳-碳交叉偶联反应；然而，对制药领域影响或许更为深远的碳-氮键形成反应，却未能入选。

2026年度科睿唯安“引文桂冠奖”

自组装单分子层（SAMs） 

化学家 David L. Allara： 美国宾夕法尼亚州立大学材料研究所化学与材料科学与工程荣休杰出教授。他与 Ralph G. Nuzzo 于1983年共同发表了有机二硫化物在金表面吸附的里程碑论文，首次实现了高度有序的金表面硫醇自组装单分子层，推动 SAMs 成为调控材料表面与界面性质的核心工具。 

化学家 Ralph G. Nuzzo： 美国伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校 G. L. Clark 分析化学研究教授。与 Allara 合作确立了金-硫醇 SAMs 体系，该体系因结构高度有序而引发广泛研究热潮，使 SAMs 在电子器件、传感器、纳米材料和生物医学等领域产生深远影响。 

化学家 Jacob Sagiv： 以色列魏茨曼科学研究所分子化学与材料科学系教授。1970年代末率先开创了极性基底（玻璃、铝、硅等）上烷基三氯硅烷单分子层的研究，1980年在《美国化学会志》发表里程碑论文，确立了“表面引导组装形成分子单层”的概念，为 SAMs 领域奠定了早期基础。 

获奖理由： 发展自组装单分子层（SAMs）技术，开创了通过分子层面功能化调控表面性质的有效策略。 

蛋白质长程电子转移 

化学家 Harry B. Gray： 美国加州理工学院 Arnold O. Beckman 化学讲席教授。生物无机化学领域的领军人物，长期致力于理解金属蛋白中电子如何在较长距离上跨越蛋白质结构进行传递，为生物能量转换的分子机制提供了关键认知。

化学家 Jay R. Winkler： 美国加州理工学院贝克曼研究所成员、化学系关联研究员。与 Harry B. Gray 合作数十年，运用光化学方法系统测量蛋白质中长程电子转移的速率与路径，揭示了电子隧穿在生物体系中的基本规律。 

获奖理由： 深化对蛋白质长程电子转移机制的认知，阐明了生物能量转换中电子跨蛋白质传递的基本过程。 

精准基因编辑 

化学家 刘如谦（David R. Liu，美籍华裔）： 美国哈佛大学 Thomas Dudley Cabot 自然科学讲席教授、布罗德研究所 Richard Merkin 讲席教授、霍华德·休斯医学研究所研究员。2016年团队发表碱基编辑技术，将定位 DNA 的工具与碱基修饰酶结合，在不造成 DNA 双链断裂的情况下实现特定碱基的精准转换；2019年进一步提出先导编辑，大幅扩展了可精准修改的序列范围。目前至少已有28项采用碱基编辑或先导编辑的临床试验正在开展。 

获奖理由： 开发碱基编辑和先导编辑等精准基因编辑技术，可在活体系统中直接编辑 DNA，使挽救生命的可编程药物成为可能。

2026沃尔夫化学奖

2026 年沃尔夫化学奖 (Wolf Prize in Chemistry) 授予 Pascal Mayer（法国斯特拉斯堡大学）、Shankar Balasubramanian 与 David Klenerman（英国剑桥大学），表彰他们开发出具有重大影响、低成本的新一代 DNA 测序方法，为基因组医学奠定基础。

市场预测平台

当前主要候选人：除了前文提到的 David R. Liu（刘如谦）、Harry Barkus Gray、David Allara之外，市场预测平台还指出Michele Parrinello，现任苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）计算科学教授、意大利瑞士大学（Università della Svizzera Italiana）计算科学教授，并担任意大利技术研究院（IIT）高级研究员及原子模拟研究组首席研究员。 与Roberto Car共同提出Car-Parrinello方法，将密度泛函理论（DFT）的电子结构计算与经典分子动力学（MD）模拟相结合，实现了无需经验参数的从头算分子动力学（ab initio molecular dynamics），使大体系、无序材料的电子结构计算和原子运动模拟成为可能。

此外，他还提出了Parrinello-Rahman方法（实现恒压下可调模拟盒的分子动力学，用于模拟固-固相变）以及metadynamics方法（用于加速稀有事件采样）等重要计算技术。

来源：高分子科学前沿

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