距离 2024 年诺贝尔化学奖颁奖仅剩两周时间，该奖项的爱好者们对该奖项的期待达到了白热化。分析师和在线评论员提出了许多该奖项的竞争者，其中最受青睐的包括分子动力学、清洁能源和三维蛋白质结构预测。
Web of Science 提供商科睿唯安 (Clarivate Analytics) 已发布其年度名单的引文奖获得者研究人员的作品位列最常被引用出版物的前 0.01%，每人被引用次数达到或超过 2000 次。根据科学信息研究所 (ISI) 的分析，该名单包括来自 6 个国家的 22 名杰出科学家和经济学家，他们的工作被认为值得获得诺贝尔奖。其中，有六人被选为化学奖候选人。
美国普林斯顿大学的物理学家 Roberto Car 和瑞士苏黎世联邦理工学院的 Michele Parrinello 因其革命性的 CarParrinello 分子动力学和计算方法而获得认可。能够更有效地模拟分子动力学的技术。这有助于研究人员更好地理解原子水平上的化学反应和材料行为。
在两人于 1985 年在《物理评论快报》上发表开创性论文之前，原子的电子结构计算和分子动力学是孤立的概念。这限制了它们在有限温度下对特定情况下凝聚态物质的实际模拟的应用。CarParrinello技术结合了量子力学原理（解释电子如何运动）和经典分子动力学（模拟原子运动），从而可以研究更广泛的无序且真实的材料系统。与新分子或新现象的发现不同，计算技术的成功通常很难在一开始就衡量。然而，近 40 年后，CarParrinello 方法已被证明在计算材料科学领域具有开创性，其应用横跨固态物理、化学和生物学领域。
名单上的下一个是 John Jumper，谷歌 DeepMind 总监；Demis Hassabis，谷歌 DeepMind 首席执行官；和华盛顿大学的生物化学家大卫·贝克。他们因在预测蛋白质结构方面做出的贡献而获得认可，并由此诞生了 AlphaFold，这是一种能够生成极其准确的蛋白质三维模型的人工智能。第三代 AlphaFold 于 2024 年 5 月发布，是一项重大进步，提供了对生物分子相互作用的结构见解，并在 2 的实验误差内预测了约 80% 的蛋白质配体复合物。Jumper 和 Hassabis 因其致力于蛋白质结构预测。
最后，日本东京大学的 Kazunari Domen 因其在光激活催化剂方面的关键工作而被选中，该催化剂利用阳光驱动水分解反应，这是关键的一步生产清洁氢燃料。虽然许多光催化剂可以吸收光并引发吐水反应，但它们通常会快速降解，产生不需要的副产品或无法利用足够的阳光。在 2020 年《自然》杂志上发表的一篇重要论文中，Domens 实验室制备了光催化剂，可以将光几乎完美地转化为氢气，从而为可持续且经济可行的氢气生产铺平了道路。
自 2002 年以来，ISI 专家已确定75 位引文获得者在获得诺贝尔奖之前。著名的例子包括 2020 年获奖者 Jennifer Doudna 和 Emmanuelle Charpentier，以及 2019 年获奖者 John Goodenough，他们都是 2015 年的引文奖获得者。
在科学界，基于直觉和专业知识的预测也正在兴起，其中Chemistry Views 开展的民意调查已收到 600 多个回复。该民意调查预测今年的获胜者将是一位美国生物化学家。排名第一的竞争者是圣地亚哥斯克里普斯研究所的生物化学家 Chi-Huey Wong，他以 159 票领先，因其在糖生物学方面的开创性研究而闻名。Wong 对碳水化合物合成和研究的贡献为他赢得了美国化学会 Arthur C Cope 奖、沃尔夫化学奖和英国皇家化学会 Robert Robinson 奖。
其他值得关注的研究人员包括来自美国化学学会的 Shankar Balasubramanian剑桥大学，表彰他在下一代测序和核酸化学方面的工作；加州大学伯克利分校的 Omar Yaghi，表彰他在 MOF 和共价有机框架方面的工作。Balasubramanian 于 2022 年荣获生命科学突破奖，Yaghi 于 2024 年 6 月荣获唐氏可持续发展奖。
诺贝尔化学奖将于 10 月 9 日星期三在斯德哥尔摩瑞典皇家科学院颁发。Chemistry World 将在英国夏令时间上午 10.45 公布奖项之前和之后提供当天所有进展的实时更新。