北京時間10月7日，2026年諾貝爾化學(xué)獎得主名單正式揭曉。Henri B. Kagan博士和Kenso Soai博士因在不對稱有機合成中發(fā)現(xiàn)非線性效應(yīng)和自催化作用方面的貢獻，共同摘得這一桂冠。

獲獎發(fā)現(xiàn)：破解“同手性"百年之謎的兩塊實驗基石

謎題：生命為什么只用一種鏡像？

氨基酸、糖類等分子存在兩種互為鏡像、卻無法重合的變體——化學(xué)家稱之為手性，兩種鏡像分子互為對映體。1848 年，巴斯德在顯微鏡下用鑷子把酒石酸晶體按左右兩種外形分開，發(fā)現(xiàn)它們使偏振光分別向左、向右偏轉(zhuǎn)，人類由此第一次確認分子可以有“左右手"之分。更令人困惑的是：構(gòu)成生命蛋白質(zhì)的氨基酸幾乎全部是左旋體，DNA 中的糖則全是右旋體——生命是同手性的；而化學(xué)家在試管里合成手性分子時，得到的卻總是兩種鏡像的等量混合物。這種不對稱從何而來，成為困擾化學(xué)界逾一個世紀(jì)的謎題。

1953 年，布里斯托大學(xué)理論物理學(xué)家 Charles Frank 給出了解題所需的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)：一個能自發(fā)產(chǎn)生同手性的化學(xué)反應(yīng)須同時滿足三個條件——①存在手性催化劑與不對稱反應(yīng)；②一種鏡像的生成被放大、另一種被抑制；③反應(yīng)產(chǎn)物能催化自身的生成（自催化），從而產(chǎn)生自我強化的指數(shù)增長。此后，2001 年與 2021 年的諾貝爾化學(xué)獎分別完成了第一條（不對稱催化）；2026 年的獎項，表彰的正是 Frank 模型中剩余兩個條件的實驗實現(xiàn)。

Kagan：非線性效應(yīng)——手性可以被“放大"

上世紀(jì) 80 年代初，不對稱催化研究存在一個看似不言自明的共識：催化劑的手性會線性傳遞給產(chǎn)物——催化劑中兩種鏡像各占多少，產(chǎn)物就按比例生成多少。巴黎南大學(xué)的 Henri Kagan 對這一假設(shè)提出了質(zhì)疑。他注意到，作為反應(yīng)“馬達"的金屬離子通常能同時結(jié)合多個手性配體；若將左右兩種配體混合投料，體系中實際存在三種催化劑——“右-右"“左-左"與“左-右"。關(guān)鍵的一張底牌在于：“左-右"型異手性配合物的催化活性遠低于另外兩種，相當(dāng)于把部分劣勢配體“鎖"進了低效物種中。

以 75% 右旋配體 + 25% 左旋配體為例，隨機配對后真正高效驅(qū)動反應(yīng)的催化劑比例約為 90% 右旋對 10% 左旋——產(chǎn)物的對映體過量（ee 值）被顯著放大，高于催化劑本身的手性純度。1986 年，Kagan 在《美國化學(xué)會志》（J. Am. Chem. Soc. 1986, 108, 2353–2357）上一次性報道了三個呈現(xiàn)這種非線性效應(yīng)的不對稱反應(yīng)，描出的曲線是彎的，而非此前學(xué)界假定的直線。這完成了 Frank 模型的第二個條件；更重要的是，NLE 很快反過來成為化學(xué)家手中的診斷工具——通過測量產(chǎn)物 ee 與配體 ee 的關(guān)系曲線，可以反推反應(yīng)的真實機理，進而有針對性地優(yōu)化反應(yīng)。

【圖1 Kagan 的發(fā)現(xiàn)：左右配體隨機結(jié)合金屬離子后生成三種催化劑（右-右 56%、左-右 38%、左-左 6%），其中左-右型幾乎不工作，使高效催化由 90% 右旋對 10% 左旋的物種主導(dǎo)，反應(yīng)的不對稱性由此被放大。】

Soai：不對稱自催化——從非手性體系中“長"出手性

東京理科大學(xué)的Kenso Soai接過了最后一塊拼圖。他在研究一個具有強非線性效應(yīng)的不對稱反應(yīng)時注意到，該反應(yīng)的催化劑與產(chǎn)物在結(jié)構(gòu)上高度相似——這啟發(fā)他去尋找一種能催化自身生成的手性分子。經(jīng)過大量分子試錯，他鎖定了 5-嘧啶基烷醇（5-pyrimidyl alkanol）。1995 年的關(guān)鍵論文報道：以僅 2% ee 的輕微過量起始，產(chǎn)物在自催化循環(huán)中被放大至 87% ee——Frank 模型的三個條件在同一個反應(yīng)中齊備。

2003 年，Soai 給出了最終的結(jié)果：從一個非手性的溶液出發(fā)，反應(yīng)初始因隨機漲落產(chǎn)生約 0.00005% 的微弱過量，該優(yōu)勢鏡像隨即接管整個反應(yīng)；經(jīng)三次補加底物與試劑后，產(chǎn)物 ee 超過 99.5%，極限可達 99.99%。重復(fù)實驗時，左右哪一種鏡像勝出由初始的偶然決定——這是自生命起源以來，人類在實驗室從非手性體系實現(xiàn)手性對稱破缺、獲得高對映體過量產(chǎn)物，也為“生命的同手性如何起源"提供了第一條可實驗驗證的化學(xué)路徑。

【圖2 Soai 反應(yīng)：非手性起始液中隨機生成的微量手性催化劑催化自身復(fù)制（自我強化過程）；每輪補加底物與試劑后優(yōu)勢鏡像持續(xù)放大——0.00005% → 57% → 99% → >99.5%】

現(xiàn)代醫(yī)藥與精細化工的根基，大多牢牢扎在有機合成的基礎(chǔ)之上

這兩項發(fā)現(xiàn)之所以在數(shù)十年后仍獲諾獎授予，是因為它們早已超出基礎(chǔ)謎題的范疇，成為產(chǎn)業(yè)界的日常工具。諾獎委員會的表述很明確：Kagan 的非線性效應(yīng)已成為化學(xué)家設(shè)計新反應(yīng)時獲取機理信息、優(yōu)化對映體純度的常規(guī)手段，“對每一家制造與生命體相互作用物質(zhì)的公司都至關(guān)重要"——覆蓋藥物、香料、香精與農(nóng)用化學(xué)品，并在部分新材料的生產(chǎn)中同樣關(guān)鍵。

手性之所以值錢，是因為生命體本身就是手性環(huán)境：互為鏡像的兩個分子進入人體后，可能產(chǎn)生不同的命運。幾組可核實的事實足以釘住這個判斷：

鏡像即風(fēng)險：一個鏡像治病，另一個可能致害。1960 年代初的沙利度胺事件中，該藥在體內(nèi)會快速外消旋造成出生缺陷的正是該鎮(zhèn)靜劑活性物質(zhì)的鏡像分子；抗結(jié)核藥乙胺丁醇的 (S,S) 構(gòu)型具有治療活性，而 (R,R) 構(gòu)型對病原體的效力約低 500 倍且伴隨視神經(jīng)毒性；抗抑郁藥西酞普蘭的 S 構(gòu)型 10 mg 即可達到外消旋西酞普蘭 40 mg 的治療效果。監(jiān)管由此收緊——FDA 對手性原料藥的 ee 值通常要求超過 98%，ICH Q6A 要求對映體雜質(zhì)譜必須明確控制。

產(chǎn)業(yè)已用投票給出答案。對美國 FDA 2013–2022 年批準(zhǔn)小分子新藥的統(tǒng)計表明，約 60% 為單一手性分子，外消旋體占比已降至約 3.6%（2003–2012 年間尚為 11%）；行業(yè)分析顯示，現(xiàn)代藥物分子普遍攜帶 2–4 個手性中心，而手性化學(xué)品全球市場 2024 年規(guī)模約 774 億美元，預(yù)計 2030 年達 1258 億美元，其中約七成用量來自制藥行業(yè)，其余為非手性/未披露立體化學(xué)的品種。

把視野再拉遠一層：從活性分子的路線設(shè)計與不對稱合成，到功能材料的分子級構(gòu)型控制，現(xiàn)代醫(yī)藥與精細化工的根基，大多牢牢扎在有機合成的基礎(chǔ)之上。而“根基"二字在工程上的含義是具體的——每一個候選分子、每一條工藝路線、每一個手性純度指標(biāo)，最終都要以實物樣品和實測數(shù)據(jù)的形式存在，才進入研發(fā)決策。

AI 設(shè)計的承接點，是濕實驗的物理驗證

這正是本屆諾獎對 AI4S 最有分量的提醒。AI 逆合成與生成模型可以在數(shù)小時內(nèi)枚舉路線、打分候選——據(jù)學(xué)界通行估計，類藥分子的化學(xué)空間高達 10?? 量級，算法確實讓“搜索"變得便宜。但模型輸出的每一個分子與每一條路線，在物理世界里都還只是假說：它能否以可接受的收率與 ee 值合成出來、批間是否一致、雜質(zhì)譜是否可控，只能由實驗回答。用反事實的方式說會更清楚：如果只有生成模型而沒有實驗執(zhí)行，候選分子只是一串字符；如果只有自動化而沒有標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，實驗結(jié)果無法回流建模；如果只有數(shù)據(jù)而沒有可追溯的工藝記錄，主動學(xué)習(xí)閉環(huán)就沒有燃料。

Soai 反應(yīng)本身，就是對“實驗執(zhí)行精度"極為典型的注腳：最終產(chǎn)物的左右手性，由初始約 0.00005% 的隨機漲落決定。換言之，反應(yīng)對初始條件、投料精度與過程控制敏感到了物理極限——在這樣量級上，實驗條件的可重復(fù)性與數(shù)據(jù)的可追溯性，本身就是結(jié)論的一部分。AI 時代的化學(xué)研發(fā)瓶頸，已不在“設(shè)計端能想多少"，而在“驗證端能穩(wěn)穩(wěn)接住多少"：高通量、可復(fù)現(xiàn)、帶完整過程記錄的濕實驗?zāi)芰Γ瑳Q定了假說被證實或被證偽的速度。

歐世盛正在建設(shè)的，正是這一層物理驗證與數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，讓下游各類自驅(qū)實驗室實現(xiàn)高效無人運轉(zhuǎn)，每一次驗證都以結(jié)構(gòu)化、可追溯的數(shù)據(jù)收口——AI 給出的假說由此獲得穩(wěn)定、可橫向比較的物理回答，驗證結(jié)果再作為高質(zhì)量數(shù)據(jù)回流模型。設(shè)計在算法中提速，結(jié)論在自驅(qū)實驗室驗證，這正是“干濕閉環(huán)"的完整形態(tài)。

驗證能力，正在成為研發(fā)的稀缺資產(chǎn)

從 1986 年的彎曲曲線到 2026 年的斯德哥爾摩，Kagan 與 Soai 的發(fā)現(xiàn)用了數(shù)十年完成從實驗現(xiàn)象到工業(yè)工具的沉淀——化學(xué)結(jié)論的分量，從來都以被重復(fù)驗證的次數(shù)來計量。AI 把分子設(shè)計的邊際成本壓向零之后，研發(fā)競爭中真正稀缺的，轉(zhuǎn)而成為高通量、可復(fù)現(xiàn)、可沉淀的物理驗證能力，以及隨之積累的數(shù)據(jù)資產(chǎn)。讓每一次實驗都被精確執(zhí)行、被完整記錄、被模型復(fù)用，是歐世盛作為“物質(zhì)科學(xué)研發(fā)的智能實驗基礎(chǔ)設(shè)施"提供者的長期命題——以智能裝備生態(tài)，成就科學(xué)家夢想。