39명의 노벨상 수상자를 예측해온 톰슨 로이터가 올해 노벨상 수상이 유력한 후보 24명의 명단을 공개했다.

톰슨 로이터 지적 재산권 및 과학 사업부는 21일 생리약학·물리학·화학·경제학 등 4개 분야에서 연구자들의 논문이 인용된 횟수를 자사의 검색 웹플랫폼을 통해 조사, 수상이 유력한 후보를 추려냈다.

특히 생리·약학 분야에서 주목받은 성과는 항암분야에 진보를 가져올 만한 것이다.

'CD28 및 CTLA-4가 T셀을 활성화시키는 조절제로 작용하여 면역 반응을 조절하는 프로세스 연구' 분야에서 ▲James P. Allison 의학박사(미국 텍사스 주/휴스턴 텍사스대학교 면역학과 교수 및 학과장) ▲Jeffrey A. Bluestone(미국 캘리포니아 주/샌프란시스코 캘리포니아샌프란시스코 의과대학 내분비학과 A.W. 및 Mary Margaret Clausen 석학교수) ▲Craig B. Thompson(미국 뉴욕 주 뉴욕/메모리얼 슬론 케터링 암센터 사장 겸 CEO) 등 3명이 꼽혔다.

'PD-1(프로그램된 세포사멸 수용체-1) 해석 및 그 경로를 밝혀 암 면역치료 발전에 기여'한 연구자 ▲Gordon J. Freeman(미국 매사추세츠 주 보스턴/하버드 의과대학 교수 및 데나파버 암 연구소 종양학 교수) ▲Tasuku Honjo(일본 교토/교토대학교 의과대학원 면역 및 유전체의학과 교수) ▲Arlene H. Sharpe(미국 매사추세츠 주 보스턴/ 하버드 의과대학 미생물학 및 면역생물학과 비교병리학 George Fabyan 교수 및 브라이엄 여성 병원 병리학과 회원)도 이름을 올렸다.

'생장 조절제 TOR(Target of Rapamycin) 및 mTOR(mechanistic Target of Rapamycin)의 발견' 연구에서는 ▲Michael N. Hall(스위스 바젤/바젤대학교 생명과학센터(Biozentrum) 교수) ▲David M. Sabatini (미국 매사추세츠 주 케임브리지/MIT 생명과학과 교수, 하워드휴스의학연구소 연구원, 화이트헤드 연구소 회원, 브로드 연구소 수석 회원, 코치통합암연구소 회원) ▲Stuart L. Schreiber(미국 매사추세츠 주 케임브리지/하버드대학교 화학 및 화학생물학과 Morris Loeb 교수, 하워드휴스의학연구소 연구원, 브로드 연구소 화학생물학 부서장) 등 3명의 연구자가 거론됐다.

또 화학 분야에서는 '쥐 세포와 인간 세포에서 CRISPR-cas9 유전자 수정 응용' 연구를 주도한 ▲George M. Church(미국 매사추세츠 주/보스턴 하버드 의과대학 유전학과 Robert Winthrop 교수) ▲Feng Zhang(미국 매사추세츠 주/케임브리지 MIT 의공학과 W. M. 켁 커리어 개발 교수 및 브로드 연구소 핵심 회원) 학자가 꼽혔다.

▲Yuk-Ming Dennis Lo(홍콩중문대학교 의학 및 임상병리학과 Li Ka Shing 교수 겸 리가싱 건강과학 연구소 부서장) 교수는 '모계 플라스마에서 세포 유리 태아 DNA를 발견함으로써 비침습적 산전검사에 일대 혁명을 이룩한 공로'를 인정받아 이름을 올렸다.

'거대분자약물의 EPR(enhanced permeability and retention) 효과를 발견하여 암 치료 분야의 쾌거 달성' 연구에서는 ▲Hiroshi Maeda(일본 구마모토/소조대학교 약물전달과학과 교수 및 구마모토 의과대학 명예교수) ▲Yasuhiro Matsumura(일본 도쿄/국립동방병원암센터 종양학 연구센터 비수술치료분과장 및 도쿄대학교 통합생명과학과 방문교수) 두 연구자도 후보자로 우력하다.

이밖에 물리학에서 ▲Marvin L. Cohen ▲Ronald W.P. Drever ▲Kip S. Thorne ▲Rainer Weiss ▲Celso Grebogi ▲Edward Ott ▲James A. Yorke 등 연구자가, 경제학에서 ▲Olivier J. Blanchard ▲Edward P. Lazear ▲Marc J. Melitz 등의 연구자가 이름을 올렸다.

톰슨 로이터 측은 "인용이 많이 되는 논문(Higly-cited papers)은 실제로 세계적인 연구를 파악할 수 있는 가장 신뢰할 만한 기준 중 하나"라며 "이를 바탕으로 어떤 연구가 노벨상을 수상할 확률이 높은지 판단할 수 있다"고 설명했다.

한편 본 연구와 노벨상 수상 예측 인물 선정 방식, 선정된 인물들의 연구 분야 및 소속 기관에 대한 자세한 정보는 'StateOfInnovation.com'에서 확인할 수 있다.

노벨상은 매년 10월 초 수상자가 발표되며, 노벨이 사망한 날짜인 12월 10일 시상식이 진행된다.