I. El Tris a $0.91
Antonio Linares compró AMD a $4.20. Lo cuenta como quien menciona la hora, y después dice que una compañía que cotizaba por $240M es más grande que eso. La compañía se llama Nautilus Biotechnology, el ticker es NAUT 0.00%↑ , y a finales de septiembre compré un tris a $0.91.
El precio importa por una razón que no es la ganancia. Ese día Nautilus tenía $129M en caja y el mercado la valoraba en unos $115M. La caja valía más que la compañía. El mercado estaba diciendo, con plata, que la plataforma que lee proteínas intactas a nivel de molécula única vale menos que cero. Esa es la clase de frase que me hace abrir Robinhood, no para apostar sino para obligarme a estudiar. En Biology is Code escribí que una posición pequeña es una herramienta para forzar el estudio, no una apuesta de convicción. El tris es el precio de la atención: lo que me obliga a leer el 10-K, a escuchar el earnings call del 27 de octubre con el lápiz en la mano, y a sentir en el estómago cada vez que la acción se mueve 25% en un día.
Hoy cotiza a $2.25 . El tris se multiplicó por dos y medio en dos semanas y sigue siendo un tris, porque lo que subió fue el precio, no mi entendimiento. Nautilus es una compañía pre-revenue, y el que lleva años en este Substack sabe lo que eso significa: es la máxima sufridera. Una compañía que cotiza sin vender nada vive del balance y de la narrativa, y cuando cualquiera de los dos se enfría, el precio no tiene piso. Lo viví con Quantum-Si y lo conté en La Cadena. Nautilus cayó 70% desde marzo mientras los fundamentales iban en la dirección contraria, y pasó casi un mes por debajo de $1, que en Nasdaq es la antesala de un aviso de incumplimiento y de un reverse split. El mercado castiga eso. No es injusto. Es física.
Entonces, la pregunta que me hacen desde que mostré el ticker en el chat de 10ampro: ¿será este el próximo 100x? Hagamos la cuenta. Cien veces $288M son $29B. Antonio dice que la compañía vale varios miles de millones hoy, decenas de miles de millones si ejecuta un año más, y un trillón en diez o quince años. El 100x no es su escenario optimista. Es el intermedio. Illumina, la capa de lectura del genoma, llegó a valer cerca de $75B en 2021. La capa de lectura del proteoma, si existe, es más grande, porque la enfermedad no vive en el genoma. Este artículo es la cuenta completa: por qué el 100x es posible, qué tiene que pasar, y por qué la respuesta también puede ser cero.
II. QSI y NAUT: El Censo y el Microscopio
La pregunta que más me han hecho desde que publiqué AI + Biología = Quantum-Si es si Nautilus hace lo mismo que QSI. Las dos atacan el mismo muro desde lados distintos, y el muro es este. La genómica despegó porque el ADN se puede amplificar: con PCR, de una copia se hacen millones. Las proteínas no se amplifican. Por eso la espectrometría de masas, el caballo de batalla de la proteómica durante cuarenta años, necesita del orden de mil millones de copias de la misma proteína para identificarla, y lo primero que hace es triturarla en fragmentos y pesarlos. Funciona cuando uno busca lo que ya conoce. Pierde lo que ocurre en pocas copias, y pierde cómo estaban organizados los pedazos antes de romperlos. Los paneles de afinidad de Olink y SomaLogic son rápidos pero solo ven los blancos que ya tienen diseñados. La industria vivió décadas eligiendo entre rápido y ciego, o preciso y destructivo.
Quantum-Si resolvió una parte. Corta las proteínas en péptidos, pone un péptido por pozo en un chip semiconductor y lee los aminoácidos uno por uno por la firma cinética de cada reconocedor fluorescente. Lee moléculas individuales, pero lee la secuencia, no la forma. En La Cadena lo llamé el sensor, y sigue siendo el sensor.
Nautilus resolvió la otra parte, y es la que yo no había entendido en noviembre. La plataforma se llama Voyager y el método, Iterative Mapping. No corta nada. Deposita la proteína entera en una celda de flujo con cerca de diez mil millones de sitios a escala nanométrica, uno por proteína. Después pasa sobre la celda, en ciclos, sondas fluorescentes que reconocen motivos cortos presentes en el 5% o 10% de las proteínas humanas; la cámara registra para cada sitio un uno o un cero, lava la sonda sin dañar la proteína y repite entre doscientas y trescientas veces. Al final cada proteína tiene una firma binaria de varios cientos de dígitos, y un decodificador de machine learning entrenado sobre UniProt y AlphaFold la convierte en la identidad de la proteína y, lo que importa, en sus modificaciones.
Antonio lo resumió el primero de octubre con la imagen que me faltaba: Nautilus es el censo y Quantum-Si es el microscopio. El censo dice cuáles formas de la proteína existen y cuántas de cada una. El microscopio lee la secuencia exacta de una y atrapa los errores que el censo no ve. No compiten. Son dos pisos del mismo edificio. QSI es el piso de los péptidos. NAUT es el piso de las proteoformas. Y la frase que él usó en X, y que explica por qué me importa tanto: NAUT es Palantir para los péptidos. El mapa de proteoformas es la ontología.
III. Por Qué Es Tan Difícil de Entender
Me preguntan por qué este Substack tardó tanto en salir. Porque para entender la compañía hay que entender cinco disciplinas apiladas, y la dificultad es parte de la tesis. Química de superficies, para que cada sitio acepte una proteína y no dos ni cero. Ingeniería de sondas, para que se peguen y se suelten sin desnaturalizar nada. Óptica, para fotografiar diez mil millones de puntos por ciclo. Machine learning, para convertir un espacio de dos elevado a trescientos en identidades de proteínas con falsos positivos controlados. Y encima, biología, que es donde ninguno de nosotros tiene la formación. Antonio dice que el valor no está en el instrumento; está en exponer una capa de datos que nadie ha podido leer. Para apreciar esa frase hay que haber entendido las cinco capas de abajo.
El ADN es la instrucción, pero la célula, después de fabricar una proteína, la modifica: le agrega un grupo fosfato, le quita un pedazo, le pega un azúcar. Cada modificación cambia la carga y la forma, y como las proteínas se enganchan por forma, como piezas de Lego, cambiar la forma es cambiar la función. Una sola secuencia produce decenas de máquinas distintas: las proteoformas. La proteoforma, no el gen, es la versión que trabaja dentro de la célula. El ADN es apenas una sugerencia. Las proteínas son el destino. Por más que se cambie el genoma, si no cambia el proteoma, la terapia no funcionó.
El 4 de septiembre Nautilus publicó en Nature Methods el paper que convierte la promesa en dato. Tau es la proteína que estabiliza los microtúbulos de las neuronas, los rieles por donde la célula mueve su carga. Cuando tau se fosforila de más, se suelta del riel y el riel se desarma. Esa es la hipótesis de trabajo del Alzheimer. Lo que Nautilus hizo fue medir tau intacta, molécula por molécula, en organoides, cerebro de ratón y cerebro humano, y resolver 130 grupos de proteoformas de 768 posibles, con un coeficiente de variación por debajo de 5.5% cuando la norma de la industria está entre 20% y 25%. El paciente con la patología más severa cargaba la tau más fosforilada, con cuatro fosforilaciones apiladas en la misma molécula.
Y el hallazgo que me reorganizó la cabeza: las modificaciones no se acumulan al azar. Cuando tau está fosforilada en la posición 181, es ocho veces más probable que también lo esté en la 217, y eso dispara la 231 y la 396. Hay un camino ordenado sobre la misma molécula. Y por primera vez las variantes del gen APOE, el factor de riesgo genético del Alzheimer, quedaron mapeadas a firmas de proteoformas de tau distintas. Gen, forma exacta de la proteína, enfermedad, en una sola lectura.
Si la enfermedad es un camino ordenado, la pregunta médica cambia. Ya no es cómo eliminamos la tau. Es cómo evitamos que el sistema cruce al régimen patológico. El Alzheimer deja de ser un misterio y se vuelve un problema de control, y los problemas de control se resuelven con datos del estado del sistema, leídos muchas veces. Eso es lo que Voyager produce.
Hasta acá lo que cualquier lector de Nautilus puede armar con paciencia. Lo que sigue es lo que me hizo comprar el tris: el gemelo digital de la biología de cada uno de ustedes, por qué HIMS 0.00%↑ es la puerta de entrada a ese gemelo y Nautilus el instrumento que lo alimenta, la sufridera con sus cifras y sus fechas, la señal que dio un frontier lab abriendo un laboratorio húmedo en San Francisco, y las cuentas completas del 100x con lo que tiene que pasar para que ocurra. Y de esto mismo vamos a hablar el miércoles en el Día D. Antonio Linares se conecta en vivo a las 10:30 con PLTR, TSLA y HIMS mas BIO + AI, y a las 2:15 los doctores Ospina y Palacio ponen los péptidos sobre la mesa del Auditorio Fundadores de EAFIT. Faltan tres días. El cupón para los alphas está abajo.
