A Nobel-díjak idei kitüntetettjeit október 3. és 10. között jelentik be. Elsőként az orvosi-élettani kategória, majd október 4-én a fizikai, 5-én pedig a kémiai kategória díjazottját vagy díjazottjait ismertetik Stockholmban. A Nobel-békedíj kitüntetettjét Oslóban jelentik be 7-én, a közgazdasági emlékéremét pedig 10-én a svéd fővárosban.

Az irodalmi kategóriában hagyományosan nem közölték előre, hogy mikor ismertetik a díjazott nevét, de minden bizonnyal október 6-án, a déli órákban fogják Stockholmban. A kitüntetés az előző évekhez hasonlóan nyolcmillió svéd koronával (255,8 millió forinttal) jár, a díjakat az alapító, Alfred Nobel halálának december 10-i évfordulóján adják át.

A Thomson Reuters szakértői alapvetően a kutatók sokat idézett és ezáltal az adott tudományág számára mértékadó munkáit veszik alapul évi rendszerességgel közölt előrejelzésükhöz.

Az orvosi kategória esélyesei között van James Allison a Texasi Egyetemről, Jeffrey Bluestone a Kaliforniai Egyetem San Franciscó-i karáról és Craig Thompson, a Memorial Sloan Kettering Cancer Center munkatársa a rák elleni modern immunterápiák kutatásáért, azon belül is két különleges molekula (CD28 és CTLA-4) immunsejtek (T-sejtek) aktiválásában játszott szerepének tisztázásáért. A "programozott halál 1" (PD-1) nevű fehérje szerepének megfejtéséért szintén a favoritok közé sorolták Gordon Freemant és Arlene Sharpe-ot, a Harvard Egyetem, valamint Hondzso Taszukut, a Kiotói Egyetem munkatársát. Csakúgy, mint a CTLA-4 (citotoxikus T-limfocita-asszociált protein 4) nevű fehérje, a PD-1 is akadályozza a T-sejtek védekezőképességét a ráksejtek ellen.

Az élettani kategória esélyeseinek harmadik csoportját Michael Hall, a Bázeli Egyetem, David Sabatini, a Massachusettsi Műszaki Egyetem (MIT) és Stuart Schreiber, a Harvard Egyetem kutatója alkotja a sejtnövekedést és -osztódást szabályozó mTOR (mechanistic Target of Rapamycin) enzim működésének megértéséért.

A fizikai Nobel-díj favoritjai között szerepel a Thomson Reuters előrejelzésében a Kaliforniai Műszaki Egyetem (Caltech) két kutatója, Ronald Drever és Kip Thorne, valamint Rainer Weiss az MIT-ről a LIGO (lézer interferométeres gravitációshullám-vizsgáló obszervatórium) kifejlesztéséért. Évtizedekig tartó kutatás után a LIGO-val sikerült közvetlenül bizonyítani az Albert Einstein által egy évszázada megjósolt gravitációs hullámok létezését.

Szintén esélyesnek tartják Marvin Cohent, a Berkeley Egyetem tudósát a szilárd testek fizikája terén végzett elméleti kutatásaiért, amelyek révén megjósolhatók a szilárd testek tulajdonságai.

A favoritok között van még Edward Ott, a Marylandi Egyetem kutatója, Celso Grebogi, az Aberdeeni Egyetem tudósa és James Yorke a családnevük kezdőbetűit viselő OGY káoszszabályozó módszer kifejlesztéséért a kaotikus rendszerek megszelídítésére és ellenőrzésére.

A kémiai kategóriában Nobel-díjat érhet George Church és Feng Zhang, a Harvard, illetve az MIT kutatói számára, hogy egér- és emberi sejtekre alkalmazták a CRISPR/Cas9 technikát, vagyis a molekuláris ollót. A DNS pontos, célzott szerkesztését lehetővé tévő eszköz kifejlesztői, Jennifer Doudna és Emmanuelle Charpentier már tavaly szerepelt az esélyesek között.

Dennis Lo Juk-ming, a Hongkongi Kínai Egyetem kutatója szintén a kitüntetettek között lehet az anyai vérplazmában lévő szabad magzati DNS felfedezéséért, amely révén elkerülhetők a kockázatosabb magzati szűrővizsgálatok.

Az idei előrejelzésben Maeda Hirosi, a Szodzso Egyetem és Macumura Jaszuhiro, a Tokiói Országos Rákközpont tudósa szerepel még a kémiai elismerés esélyesei között a rák gyógyításában alkalmazott EPR-hatás - a makromolekulák, zsírgolyócskák és nanorészecskék tumorszövetekben való passzív dúsulásának - leírásáért.

A közgazdasági emlékérem 2016-os díjazottjai között lehet Olivier Blanchard, a Nemzetközi Valutaalap (IMF) korábbi vezető közgazdásza, az MIT tudósa makroökonómiai kutatásaiért, Edward Lazear a Stanford Egyetemről a humán erőforrások közgazdaságtana terén elért eredményeiért és Marc Melitz, a Harvard kutatója a vállalatok termelékenysége és exporttevékenysége közötti összefüggések (vállalati heterogenitás) leírásáért.

(MTI)