诺奖预测!今年生理学或医学奖的最大热门是?

诺奖预测!今年生理学或医学奖的最大热门是?
2019年10月06日 09:58 新浪科技综合

  来源:中国科学报

  10月,一年一度诺贝尔奖月,吸引着全世界众多人的目光。去年,诺贝尔生理学或医学奖授予了癌症免疫治疗领域的两位科学家,今年会由哪几位科学家分享这一重大荣誉呢?

  首先,哪个领域获奖的可能性比较高?

  从2013年开始,以“两年基础、一年应用”的规律(基本符合基础占2/3这一大趋势),今年基础领域获奖机会较高。

  其次,基础领域里,谁更有机会?

  前几年是“细胞生物学—神经生物学”交替(至少两次),再往前间或生物化学和免疫学领域,按道理今年细胞生物学的概率较高。

  但考虑到近几年尚未有生物化学(去年也算给了免疫学领域)等因素,个人倾向认为,2019年生物化学领域(以酶或蛋白为核心)机会更大,并预测以下3组机会较大。

  一

  纯基础领域——转录因子

  授予在“转录因子发现”方面做出卓越贡献3位科学家,其中1/2授予美国洛克菲勒大学罗德(Robert Roeder),以表彰在通用转录因子发现方面的贡献。

 路德教授(图片来源:美国Wabash学院) 路德教授(图片来源:美国Wabash学院)

  另外1/2由法国斯特拉斯堡大学尚邦(Pierre Chambon)和美国索尔克研究所埃文斯(Ronald Evans)教授分享,以表彰他们在特异转录因子——核受体方面的发现。

尚邦教授(左)尚邦教授(左)
埃文斯教授(右)埃文斯教授(右)

  预测理由:

  今年恰逢真核生物RNA聚合酶发现50周年(1969年发现),而罗德和尚邦教授均对此做出重要贡献。遗憾的是2006年化学奖已授予转录机制研究,因此发给这一发现的几率极低。

  但是转录因子的发现,对转录调控机制的理解和药物研发具有重要价值,考虑到这一发现对整个生命科学乃至医学领域的重大价值,因此认为今年3位科学家分享机会最大。

  另外一个考量因素,是这一发现在20世纪70、80年代取得,3位科学家年龄都已偏大,尚邦教授88岁高龄,罗德教授77岁,最年轻的埃文斯教授也已70岁(平均年龄约80岁),因此需要尽早颁奖,今年机会最大。

  二

  纯基础领域——组蛋白修饰

  授予3位科学家:

  美国洛克菲勒大学艾莉斯(David Allis)、加州大学洛杉矶分校格伦斯坦(Michael Grunstein)和哈佛大学施瑞伯(Stuart Schreiber) ,以表彰他们“在组蛋白修饰和基因表达调控领域的重要贡献”。

艾莉斯(左)艾莉斯(左)
格伦斯坦(中)格伦斯坦(中)
施瑞伯(右)施瑞伯(右)

  预测理由:

  和转录因子类似,组蛋白修饰在基因表达调控方面也极为重要。

  这是在20世纪80、90年代的贡献,3位科学家解释了组蛋白乙酰化修饰对转录过程的调控作用,核心就是组蛋白乙酰转移酶/去乙酰化酶。

  3位科学家平均年龄约70岁,这对诺贝尔奖获得者而言,算是中年了。

  三

  CRISPR-Cas9系统的发现和应用

  平均分配给3位科学家,德国马普研究所卡彭蒂耶(Emmanuelle Marie Charpentier)、美国加州大学伯克利分校的杜德娜(Jennifer Anne Doudna)和杜邦公司的霍瓦特(PhilippeHorvath),以表彰他们在“CRISPR-Cas9系统发现和应用中的重要贡献”。

 卡彭蒂耶(左) 卡彭蒂耶(左)
杜德娜(中)杜德娜(中)
霍瓦特(右)霍瓦特(右)

  预测理由:

  基因编辑可称得上目前生命科学乃至医学最热领域,3位科学家在2007-2012年的一系列发现为CRISPR-Cas9基因编辑技术的诞生奠定了坚实基础,该技术核心是一种序列依赖的核酸内切酶Cas9,从这个角度出发亦可授予生理学或医学奖(类比1978年限制性内切酶),今年获奖也毫不奇怪。

  3位科学家平均年龄约50岁,算是名副其实的青年了。

  以上所列是今年获奖几率最大3个组合,分老中青3个年龄段,个人倾向1和2组。毕竟第3组都还年轻,来日方长。

  但瑞典卡罗琳斯卡医学院评审委员如何考量,就不得而知了。

  四

  补充

  最后再补充一个组合,假如今年仍然颁发给细胞生物学领域,则以下组合机会较大。

  授予日本京都大学森和俊(Kazutoshi Mori)和美国加州大学旧金山分校瓦尔特(Peter Walter),以表彰他们在“内质网未折叠蛋白应答反应”中的重要发现。

森和俊(左)森和俊(左)
瓦尔特(右)瓦尔特(右)

  当然,mTOR发现者瑞士巴塞尔大学霍尔(Michael  Hall)、磷脂信号通路发现者美国威尔康奈尔医学院坎特利(Lewis  Cantley)等也是强劲竞争者,这里不再赘述。

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