參考國外網站的調查，目前呼聲最高的獲獎者是John Jumper、Janusz Pawliszyn和Shankar Balasubramanian。下面我們一起科普下他們的成果吧。
人工智能預測蛋白質的三維結構
精準預測蛋白結構，一直是學術界的重要任務，這也是極其耗時耗力的工作。而今天，藉助高速發展的人工智能，我們可以更有效率地解決這個問題。
2020年，Demis Hassabis和John Jumper博士領導的DeepMind團隊設計了AlphaFold人工智能（AI）系統，破解困擾生物學屆50年的蛋白摺疊問題，能根據蛋白質的氨基酸序列精確地預測其三維結構。隨後半年時間，DeepMind和歐洲生物信息研究所（EMBL-EBI）合作，發佈了由AlphaFold預測的蛋白結構數據庫，其涵蓋了人類和20種常用模式生物的35萬個蛋白質結構，並準確預測了98.5%的人類蛋白質結構。
Demis Hassabis（左）和John Jumper（右）
AlphaFold的工作被《科學》評為2021年的年度科學突破。今年7月，AlphaFold已經預測出超過100萬個物種的2.14億個蛋白質結構，幾乎涵蓋了地球上所有已知蛋白質。AlphaFold將確定蛋白結構的時間從幾個月到幾年縮短到幾小時甚至幾分鐘，同時助力藥物設計、納米材料、合成生物學、以及對細胞過程的根本理解等多個領域，具有巨大的前景，也改變了我們探索世界的方式。
固相微萃取技術
Janusz Pawliszyn教授是國際著名分析化學家、加拿大皇家科學院院士、分析化學和環境化學方面的首席科學家，加拿大自然科學與工程技術研究理事會的首席科學家，固相微萃取（SPME）技術的創始人。
Pawliszyn多年來致力於先進樣品前處理技術研究，並應用於複雜基質中目標分析物鑒定、原位分析和活體檢測。他的研究重點是在面對複雜基質樣品時，通過採用高度自動化集成分析儀器分離、鑒定待測樣品。Pawliszyn博士所在研究小組使用了多種分離技術，包括氣相、液相以及毛細管電泳。目前已發表論文和專著超過500篇，其中在Analytical Chemistry發表論文100多篇，H-index指數82，2006年被選為ISI論文最高引用的化學家。Trends Anal. Chem.和Anal. Chim. Acta的主編，J Sep Sci., Journal of Pharmaceutical Analysis等多個雜誌的編委。
Janusz Pawliszyn
第二代基因測序技術
Shankar Balasubramanian是英國劍橋癌症研究所高級組長和劍橋大學三一學院研究員，也是英國皇家學會（FRS）會員和歐洲分子生物學組織（EMBO）成員。
Shankar Balasubramanian
Balasubramanian研究的是高通量測序技術（NGS），又被稱為第二代基因測序技術，具有高輸出量以及高解析度等優勢，能夠迅速讀取序列，在提供豐富的遺傳學信息的同時，還能夠起到縮短測序時間的作用。
1998年，劍橋大學Shankar Balasubramanian和另外合作者David Klenerman、Pascal Mayer，開發出了俗稱Solexa Sequencing的DNA測序方法。與基於Sanger法的DNA測序手法相比，這項技術具有壓倒性的優勢，比如測序速度快，可以自動測序，並且價格低廉，準確簡便，並且多個DNA鏈可以同時並行的進行解析。基於這項技術，人類得以快速識別和表徵新冠病毒，從而快速開發疫苗以及實時監測新的變異病毒。
高通量測序技術不僅在學術上取得突破，更在商業上取得巨大的成功，成為目前市場上的主流，份額達80%。這項技術徹底改變了生物學，也讓我們能夠快速進行基因測序，加快了生物學和醫學的發展。
---
最終花落誰家？關注化學科普君，我們拭目以待！
#2022年諾貝爾化學獎#
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-