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每年的十月初，全球科学界的目光都会聚焦于斯德哥尔摩，期待着诺贝尔生理学或医学奖的揭晓。根据诺贝尔奖官网公布的消息，2025 年诺贝尔生理学或医学奖将于北京时间10月6日17时30分公布。

这一荣誉不仅是对获奖者毕生贡献的最高认可，也指引着生命科学未来的发展方向。预测诺奖得主是一项充满挑战的智力游戏，但通过分析顶尖科学奖项的归属、权威媒体的洞察以及数据驱动的趋势，我们或许能窥见一二。

前沿洞见：来自专家的预测

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中国科普作家协会会员汤波，生物化学与分子生物学博士，研究馆员，南方周末特约撰稿人，长期跟踪报道诺贝尔科学奖奖项解读。他在接受蝌蚪五线谱连线采访时，表示：“从近年诺贝尔生理学或医学奖的评选情况来看，该奖项进入了基础研究与临床应用深度融合的时代，既重视揭示生命基本原理的基础科学，也关注能改变临床实践的转化医学，更倾向于表彰两者相结合的研究成果。例如 2018 年获奖的免疫检查点抑制剂，2020 年获奖的丙肝病毒发现，2021年的温度与触觉受体，2024年的microRNA及其基因调控作用，均是既在基础科学层面有重大突破，又推动了临床治疗的变革。”

汤波认为，今年诺贝尔生理学或医学奖很可能出现在以下三个领域：

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（1）囊性纤维化的革命性疗法：美国科学家 Michael J. Welsh 阐明了 CFTR 蛋白的功能，为药物研发提供了靶点，Paul A. Negulescu 和西班牙科学家 Jesús González 则成功将基础发现转化为革命性药物。目前，这一领域的研究者已包揽了 2025 年拉斯克临床医学研究奖和 2025 年加拿大盖尔德纳国际奖，鉴于拉斯克奖与诺奖的紧密联系，该领域获奖可能性较大。

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（2）无创产前检测技术：中国香港的卢煜明教授因在母体血液中发现胎儿 DNA，并开创无创产前检测技术而备受关注。这一技术已在全球广泛应用，使数百万孕妇避免了侵入性产前诊断的风险，彻底改变了产前诊断领域，具有重大的临床应用价值和社会意义。卢煜明已获得包括 2022 年拉斯克临床医学研究奖在内的多项大奖，鉴于 2025 年是 “逢五” 年份，诺贝尔奖有在 “逢五逢十” 年份倾向于表彰临床医学成果的传统，所以他获奖的可能性较大。

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（3）cGAS-STING 信号通路：美籍华裔科学家陈志坚发现了 cGAS-STING 信号通路。cGAS-STING 信号通路，解决了细胞如何感知胞质内病毒、细菌或自身错误 DNA 这一长期悬而未决的科学问题。该发现构成了先天免疫的完整感知图景，在免疫学基础研究领域具有里程碑意义。而且陈志坚几乎获得了所有诺奖 “前兆奖项”，包括 2019 年生命科学突破奖、2024 年拉斯克奖、2025 年 “引文桂冠奖”，从历史经验来看，获得这些奖项后获诺奖的概率较高。

“诺奖前哨”：历年来风向标奖项

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如果诺贝尔生理学或医学奖是一场年终的压轴大戏，那么拉斯克奖（Lasker Awards）与盖尔德纳奖（Gairdner Awards）则是上半年的预告片。这两个奖项与诺贝尔奖有着紧密联系：拉斯克奖曾被称为“美国诺奖”，超过80位获奖者后来拿下诺贝尔奖。盖尔德纳奖更是被称作“诺奖风向标”，90%以上的得主最终摘得诺奖。当这两份榜单出现交集，往往就是诺奖最强信号区。

2025 年的拉斯克奖关注的核心是 “从基础机制到临床疗法” 的完整链条。

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今年最大焦点是囊性纤维化（Cystic Fibrosis, CF）研究：Michael J. Welsh & Paul Negulescu揭示了CFTR 蛋白缺陷的分子机制，Jesús (Tito) González开创了一种用于筛选化学库中潜在化合物的系统，而 Paul A. Negulescu 则领导并倡导了CF项目，最终开发出一种三联疗法，将CF转变为一种可控的疾病。

这是一条典型的“从机制到疗法”的路径，基础科学与临床医学紧密结合，且已实实在在改变了数十万患者的生活。

盖尔德纳奖今年更偏重基础生命科学的深度机制研究：Spyros Artavanis-Tsakonas、Iva Greenwald、Gary Struhl三位科学家因揭示 Notch 信号通路的分子机制而获奖。

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Notch是细胞间通讯与命运决定的核心调控通路，在发育、干细胞研究和癌症机制中都有重要作用。这一研究方向在上世纪 90 年代就非常活跃，却一直没有获得诺贝尔奖，可能正等待某一年“补奖”。

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同时，全球健康奖得主 André Briend他开发了治疗严重儿童急性营养不良的创新方法，被世界卫生组织采纳，并拯救了数百万儿童生命。

将两份榜单叠加，2025 年最值得关注的诺奖候选方向包括三大板块：

囊性纤维化机制 & 疗法、Notch 信号通路和全球健康 & 公共卫生

其中，CFTR 机制 + 药物 处于热度上升期，很可能在 2025 或 2026 年迎来诺奖高光时刻；Notch 通路 则属于历史积累型成果，一旦诺奖委员会决定补奖，随时可能爆冷。

全球主流媒体预测：科学家观点与数据模型的双重信号

在诺贝尔奖揭晓前，全球多家科学媒体都会发布预测。其中，The Scientist通过采访不同领域的科学家，呈现“谁最值得获奖”的集体观点；而 Clarivate 则基于海量引文数据，发布 Citation Laureates 榜单。这两类预测分别代表了经验判断与数据驱动两条预测路径。

The Scientist 的预测更像是科学圈的“内部讨论”。

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在今年的专题中，多位受访科学家不约而同提到了代谢与肥胖领域的突破：Svetlana Mojsov的GLP-1激素机制研究被高度关注，这一机制不仅加深了对糖尿病、肥胖的理解，还催生了一系列颠覆性的减重药物；

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Jeffrey Friedman 因瘦素（Leptin）及体重调控机制的开创性发现，再次成为热门候选。

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此外，Anthony Hyman 因提出蛋白质相分离理论（liquid-liquid phase separation），改变了人们对细胞结构和动态的理解，也被认为是“基础机制大奖”的潜力人选。

这些预测体现了科学家们对“既有深度基础，又具长远影响力”成果的偏好。

相比之下，Clarivate 的预测更加理性与量化。该机构利用全球引文数据库，选出被称为“Citation Laureates”的研究者，这些科学家往往拥有持续高引用和跨领域影响力。在 2025 年的榜单中，生理或医学领域的候选者包括 Zhijian “James” Chen 等重量级学者。

图片来源：Clarivate

历史上，Clarivate 已识别出 83 位最终拿下诺贝尔奖的科学家，其命中率极高。

将两类预测结合来看，代谢与能量调控机制（GLP-1、瘦素）、蛋白质相分离等方向成为双重信号重叠区，是今年最值得关注的焦点。

AI的视角：基于数据的综合研判

近年来，人工智能的发展已从理论构想迈入现实应用，其强大的数据处理和模式识别能力正在重塑各个领域。在进行复杂预测时，AI展现出独特的优势。与人类专家依赖经验和直觉不同，AI能够大规模、高速地分析海量的非结构化数据——从数百万篇科学论文的引用网络，到历年各大“风向标”奖项的关联性，再到全球媒体的情绪倾向。这种分析方法的优势在于其客观性：它能识别出被人类直觉忽略的潜在关联，并为预测赋予一层定量的严谨性，从而作为对专家观点的重要补充。

Google AI Studio

Google AI的分析模型侧重于以下几个权重因子：“风向标”奖项的重合度 (权重: 40%)，科学突破的根本性与颠覆性 (权重: 30%)，对人类健康的直接贡献与社会影响力 (权重: 20%)，领域轮换与时效性 (权重: 10%)。

基于以上模型，其对2025年诺贝尔生理学或医学奖的预测如下：

第一梯队 (获奖概率 > 50%)：

CAR-T细胞免疫疗法。继2018年免疫检查点疗法获奖后，CAR-T是肿瘤免疫领域的又一丰碑。它将一种“活的药物”变成了现实，拯救了无数绝症患者。其临床转化价值极高，获奖是众望所归。

GLP-1激素与代谢疾病治疗。这项工作从基础研究走向临床应用，催生了近代最成功的药物之一，对全球性的健康挑战——糖尿病和肥胖症产生了巨大影响。其社会价值是其获奖的强大推动力。

第二梯队 (获奖概率 20% - 40%)：

光遗传学 (Optogenetics)。作为一项革命性的研究工具，其影响力毋庸置疑。但诺贝尔奖有时更倾向于奖励直接的生理发现而非工具开发，这可能是其仍在等待的原因。

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ChatGPT 的AI 模型参考了以下数据：过去 30 年诺奖得主与他们获奖前 10 年的科研产出；历届拉斯克奖、盖尔德纳奖、布雷克鲁奖等风向标奖项的获奖记录；全球生物医学领域高被引论文网络。

基于以上数据，概率排序如下：囊性纤维化机制 + 疗法（48%）、Notch 信号通路（32%）、全球健康（儿童营养干预）（10%）、其他新兴分子机制（10%）。

模型认为，2025 年诺贝尔生理学或医学奖最有可能颁给 囊性纤维化机制研究及其临床疗法，如果委员会想回归基础，则 Notch 信号通路是最佳候选。而全球健康议题则取决于当年全球舆论与人道主义压力，属于冷门黑马。

科学桂冠的十字路口

通过综合分析，我们对2025年诺贝尔生理学或医学奖的预测图景逐渐清晰。一个强有力的共识已经形成：当今生命科学正处在一个由技术革命和临床突破共同定义的十字路口。

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最终，无论2025年的桂冠花落谁家，这场预测之旅本身已经展现了当代生命科学的蓬勃生机与无限可能。从解码生命的基本代码到设计全新的治疗范式，这些候选成就共同描绘了一个充满希望的未来。全世界都将屏息以待，见证科学史上又一个伟大时刻的诞生。（杨雨鑫）

审核：汤波，中国科普作家协会会员，生物化学与分子生物学博士，研究馆员，南方周末特约撰稿人，长期跟踪报道诺贝尔科学奖奖项解读