马丁·卡普拉斯、迈克尔·莱维特和阿里耶·瓦谢勒，这三位美国科学家由于最早创立复杂化学体系多尺度计算方法并用于研究生物体系获得重大成果而获今年诺贝尔化学奖。

　　源于对卡普拉斯和瓦谢勒两位获奖者的了解，北京大学化学与分子工程学院教授、中科院院士黎乐民接受科技日报记者采访时说：“尽管这种计算方法现在还有些粗糙，需要继续向前发展，他们最早提出将经典物理和量子物理中采用的差别很大的两类研究方法结合起来，具有很强的原创性，对推动复杂生物体系的微观过程研究起了重要作用。这也表现出他们对科学发展趋势的思维超前和判断正确。”黎乐民告诉记者，三位科学家几十年如一日对科学探索执着追求的精神令人钦佩，他们获奖是理所应当的。

　　长期从事理论化学研究的北京化工大学教授曹维良解释说，三位大师从宏观到微观层面给出了一种描述化学反应的方法，“结合经典物理（宏观）和量子力学（微观）方法，将实验上无法观测到的化学反应的精细细节，通过计算机模拟的方法描述出来。这种开拓性前所未有，这也意味着化学实验进入了信息时代。”

　　通常意义上，化学反应以光速发生，若以塑料球和小棍建造的分子模型来预测化学反应，无异于天方夜谭。因为，在几个毫秒之内，电子从一个原子核跳到另一个。经典化学在前进过程中曾有过很艰难的时期，事实上在化学进程中追踪每一小步反应都十分困难。

　　“源于这项研究，科学家得以用计算机揭开化学反应的奥秘。”曹维良称，借助于该方法在计算机上建模，可以模拟光合作用以及药物在人体内的过程和作用，人们多年的疑惑因此有望解答，比如如何对抗温室效应。

　　经典物理的优点是计算简单，可应用于很大的分子。然而，经典物理的弱点是没有提供模拟化学反应的方法。

　　“今年诺贝尔化学奖得主，将两个物理体系的精华完美结合，并提取了在经典物理和量子物理领域都适用的研究方法。”黎乐民说，要模拟对药物在人体内如何与靶蛋白进行耦合，计算机会对靶蛋白中能与指定药物相互作用的原子进行量子理论的计算，大蛋白的其余部分则利用的经典物理方法进行模拟。

　　早在1970年代，马丁·卡普拉斯、迈克尔·莱维特和阿里耶·瓦谢勒奠定了用于了解和预测化学反应历程的计算机程序的基础，反映真实情况的计算机模型，如今对化学家而言变得和试管般不可或缺。

　　我国在相关领域的研究并不甘人后，用黎乐民院士的话来说，“整体在往前走”。“问题主要不在于我们不懂得基础的科学原理或者解决问题的能力不够，我们最重要的差距在于缺乏原创性思维，科研人员头脑不够放开，对科学问题深入思考不够，看国外做什么就跟着做，国外没做的基本想不到。”他坦言，这与国内现行的科研政策也有关系，大家不敢做看起来比较难、要坚持比较长时间才能发表论文的课题。因为，如果你三五年不发表论文，且不说申请研究项目无望，恐怕连职位都难保。