为什么这次诺奖季格外特殊
2026年诺贝尔奖将在三天内揭晓生理学或医学奖、物理学奖、化学奖。值得关注的现象是，三个科学奖的热门名单上都有华人科学家，这在历史上并不常见。
医学奖热门中，三位华人科学家分别带来了OCT光学相干断层成像、cGAS这一细胞内的DNA传感器、以及基于孕妇血浆游离DNA的无创产前检测。物理学奖热门中，薛其坤团队的量子反常霍尔效应、叶军团队的高精度锶原子钟、邓青云在1987年开创的OLED技术均在讨论之列。化学奖热门中，刘如谦因为把基因编辑从剪刀变成铅笔和查找替换工具而广受关注。
下文分别介绍这些工作的核心原理、相比前代技术的差异、目前能用到的地方，以及尚未解决的边界。
医学奖热门：三位华人的三套工具
OCT：用光给视网膜拍截面图
光学相干断层成像（OCT）由David Huang等人在1991年提出，能拍出视网膜的截面图像。原理上，它利用近红外光在组织中的干涉信号来重建微米级结构，类似于超声波的成像方式，但用光代替了声波。
相比此前的眼底检查手段，OCT无需接触眼球，能够直接显示视网膜的分层结构。如今全世界每年进行超过3000万次眼科OCT检查。
OCT的局限在于产生的数据量很大，每张三维图像可达数GB，肉眼难以全面阅读。这也推动了AI辅助阅片的尝试。已有研究使用AI对OCT扫描进行切片分类和疾病判断，在转诊建议上达到与专家相当的水平。
cGAS：细胞拉响免疫警报的那根弦
陈志坚团队的工作，是找到了细胞感知异常DNA的关键蛋白cGAS。当细胞质内出现不应存在的DNA时，cGAS会合成一种环状小分子cGAMP，作为免疫警报的信号。
相比此前多个被提出的候选基因，cGAS经过了严格的生化纯化验证。其方法上的特点是采用相对传统的生物化学手段，把酶的活性一路追踪下来，从候选蛋白中筛选出真正的"DNA传感器"。
基于cGAS的药物已经进入临床，治疗红斑狼疮的cGAS抑制剂目前进展到二期。cGAS相关通路被认为与自身免疫疾病和一些炎症反应相关，但目前大多数临床药物仍在试验阶段。
无创产前检测：从一锅煮血浆到Transformer
卢煜明的工作建立在两个观察之上：肿瘤细胞会把DNA释放到血浆中，胎儿也应该如此。1997年，他把孕妇血浆煮沸后取样，检测到了男胎特有的Y染色体序列。这一发现奠定了无创产前检测（NIPT）的基础。
相比传统依赖羊水穿刺或绒毛取样的产前诊断方法，无创产前检测只需抽取孕妇外周血，避免了侵入性操作带来的流产风险。后续他花了约10年时间，把检测范围扩展到唐氏综合征等染色体异常。如今NIPT已在100多个国家使用，累计检测超过1亿例孕妇。
近年他的团队用卷积神经网络和Transformer混合模型分析血浆游离DNA，用于识别肝癌，模型AUC达到0.97（满分1）。需要说明的是，AUC衡量的是模型区分正负样本的能力，并不等同于临床灵敏度或特异性，且该研究仍处于研究阶段，未替代现有的临床筛查方案。
物理学奖热门：量子高速公路、原子钟、OLED
量子反常霍尔效应：让电子各走各的道
薛其坤团队在2012年实验观测到的量子反常霍尔效应，是量子霍尔家族中最后被实验证实的成员。该家族的另外两个成员此前都获得过诺贝尔物理学奖。
薛其坤曾用比喻解释：普通芯片里的电子像在拥挤的农贸市场里穿行，碰撞多、走弯路、产生热量；量子霍尔效应下的电子则像在有隔离带的高速公路上各行其道，没有能量损耗。
相比普通的量子霍尔效应需要冰箱大小的外加强磁场，量子反常霍尔效应靠材料自身的磁性就能实现，被认为有潜力大幅降低电子器件的能耗。如果未来能应用到芯片，同样的算力有望只需要约三分之一的电力。
但目前的局限也很明显：该效应仍需要在接近绝对零度的低温环境下才能实现，距离实际进入芯片还有相当长的路要走。
锶原子钟：让时间流速差异可被看见
叶军团队研制的锶原子钟，曾是世界上最精确的钟。按照美国国家标准与技术研究院的换算，其精度约为390亿年误差不超过1秒，超过了宇宙的年龄。
这种精度的意义之一在于可以检验广义相对论。2022年，叶军团队在一团约1毫米高的锶原子云里，测出了顶部和底部时间流速的差异，验证了引力越强时间越慢的预言。
相比传统的时间基准，原子钟越精确，越能服务于卫星导航、引力波探测等需要极高时间分辨率的场景。其工程上的主要挑战在于系统的复杂性、对环境条件的苛刻要求以及设备的高成本。
OLED：第一代技术的起源
邓青云1987年在柯达公司参与发明的OLED（有机发光二极管），是现在手机屏幕上OLED显示的起点。OLED与LCD的主要差异在于，OLED的像素可以自发光，不需要背光模组，因此可以做得更薄、能显示纯黑、视角更广。
今年引文桂奖颁给了OLED的第二代和第三代技术。OLED在显示领域的应用已经产业化，但其面临的挑战包括烧屏、寿命衰减和在大尺寸面板上的成本控制。
化学奖热门：把基因编辑从剪刀变成铅笔
碱基编辑与先导编辑：DNA上的铅笔与查找替换
2020年获诺贝尔化学奖的CRISPR技术工作原理类似剪刀，需要先剪断DNA双链，再让细胞修复，过程中容易出错。
刘如谦团队的工作是对这一过程的改进：
- 2016年做出的碱基编辑（base editing）被称为"铅笔"，无需剪断DNA双链，可以直接将一个碱基对转换为另一个。
- 2019年做出的先导编辑（prime editing）被称为"查找替换"，原理上可以纠正约89%的已知致病变异。
碱基编辑所需的酶在自然中并不存在。刘如谦团队拿细菌中的一种酶在实验室里一代代进化，进化到第七代才得到可用版本。
应用层面，2025年美国婴儿KJ成为世界上第一个接受定制基因编辑治疗的患者，所使用的正是腺嘌呤碱基编辑器。这是个例，定制基因编辑治疗的成本、伦理和大规模可及性问题仍待解决。
AI设计蛋白起点：实验室进化的新起点
2025年7月，刘如谦团队把AI接入了这一进化路线：先用AI蛋白设计模型把一种天然蛋白重新设计得更稳定，再拿去做实验室进化，结果比从天然蛋白起步好了79倍。下一步，他们计划把类似思路扩展到先导编辑器。
这里需注意，"好了79倍"是一个实验室进化效率的指标，不等同于最终治疗效果。
AI正在走进诺奖级实验室
2024年诺贝尔物理学奖和化学奖颁给了AI领域的开创者。而这一轮诺奖热门名单上的工作，绝大多数还是科学家在实验室里一步步磨出来的。
但AI已经开始进入他们的工作流：卢煜明用Transformer读DNA，刘如谦把AI设计的蛋白当作进化起点，其他团队也尝试用AI辅助筛选候选、设计实验。AI在这类工作中更多是作为工具辅助，而非独立产出发现。
局限与边界
回到2026年的诺奖本身，需要明确几件事：
- 第一，引文桂奖、拉斯克奖、沃尔夫奖等是诺贝尔奖的"风向标"，历史上命中率不低，但并非必然。
- 第二，基因编辑领域在2020年刚拿过化学奖，距今仅六年，是否会在如此短的时间内再次授予同一方向，存在不确定性。
- 第三，本文提到的应用数字（如无创产前检测覆盖100多个国家、累计1亿孕妇使用、OLED年使用量等）来自相关研究团队或机构的统计，并未独立验证其方法论。
- 第四，很多临床转化（如cGAS抑制剂、定制基因编辑治疗）仍处于早期阶段，距离大规模临床应用仍有距离。
诺奖预测本质上是对过去工作的总结与致敬。真正值得关注的，是这些发现背后的技术路线在接下来几年会走向哪里。