Twist Bioscience proyecta EBITDA ajustado en equilibrio este trimestre y apunta a duplicar ingresos para 2031 ante el repunte de pedidos para descubrimiento de fármacos impulsado por IA
Día del Inversionista, 21 de mayo de 2026 — Instalación de manufactura en Wilsonville, Oregon
Twist Bioscience aprovechó su primer día del inversionista a gran escala en años para presentar una hoja de ruta financiera que prevé que el EBITDA ajustado alcance terreno positivo en el cuarto trimestre fiscal actual, que el margen bruto supere el 60% con el tiempo y que los ingresos se dupliquen con creces desde la tasa de salida del año fiscal 2026 —de $442 millones a $447 millones— hasta aproximadamente $900 millones para el año fiscal 2031; un objetivo que la administración describió reiteradamente como "un piso, y no un techo". El director financiero (CFO), Adam Laponis, señaló ante los asistentes que la compañía ha mantenido los gastos operativos "relativamente estables durante los últimos 3 años", mientras que los ingresos han compuesto a una tasa anual del 22% desde 2023, una dinámica que, según indicó, continuará a medida que la plataforma de manufactura escale principalmente dentro de sus instalaciones existentes.
Los pedidos de descubrimiento de fármacos por IA registran un fuerte repunte
El nuevo dato más seguido de cerca fue la trayectoria del negocio de descubrimiento de fármacos de Twist habilitado por inteligencia artificial. La directora general (CEO), Emily Leproust, reveló que los pedidos de clientes de descubrimiento de fármacos nativos de IA sumaron $25 millones el año pasado y se encaminan hacia un crecimiento de porcentaje de tres dígitos este año, lo que implica que el volumen de pedidos podría superar los $50 millones en el año fiscal 2026. El director científico, Colby Souders, detalló minuciosamente la economía de este grupo emergente de clientes: un socio de IA típico comienza con un estudio piloto de decenas a cientos de secuencias por un costo de $10.000 a $100.000, pasa a rondas de entrenamiento de miles de secuencias por menos de $1 millón y, eventualmente, avanza hacia campañas de descubrimiento terapéutico que abarcan cientos de miles de candidatos. Twist informó que ya ha producido más de 200.000 proteínas, analizado más de 130.000 de ellas y generado 7 millones de puntos de datos para "decenas de clientes" solo en esta categoría.
La compañía elevó su estimación del mercado total direccionable para 2030 a $13.000 millones, frente a los $7.000 millones actuales y los $2.000 millones de 2020. De esa cifra, Twist modela ahora un incremento adicional de $500 millones para 2030 vinculado específicamente a servicios de descubrimiento de anticuerpos impulsados por IA, que se suma al crecimiento orgánico en sus mercados existentes de síntesis de ADN, descubrimiento de anticuerpos y expresión de proteínas. La administración fue explícita sobre el riesgo implícito en esa cifra: el pronóstico asume que no surge ningún modelo de IA dominante único y que el descubrimiento de fármacos impulsado por IA sigue funcionando como modalidad. "Si no funcionara, entonces el mercado no sería tan grande", afirmó Leproust.
Los testimonios de los clientes respaldaron la narrativa de rendimiento de los modelos que sustenta dicha apuesta. Joshua Meier, cofundador y CEO de Chai Discovery —una empresa que ha recaudado aproximadamente $250 millones y no opera laboratorios húmedos propios— indicó que las tasas de éxito en el diseño de anticuerpos pasaron del 0,1% en mayo de 2025 (1 de cada 1.000 anticuerpos diseñados se unió en el laboratorio) a aproximadamente el 16% con su modelo Chai-2 publicado en junio de ese año, lo que representa una mejora de más de 100 veces en cerca de doce meses. Meier calificó el bucle de retroalimentación resultante entre la iteración del modelo y la velocidad de síntesis de ADN como "un ciclo virtuoso muy favorable", y atribuyó a la reducción en los tiempos de entrega de Twist la posibilidad de lograr una validación experimental más rápida.
La economía de la síntesis mejora mucho más de lo revelado previamente
El director de tecnología (CTO), Siyuan Chen, ofreció la divulgación operativa más detallada de la jornada, al cuantificar tres años de mejoras en la plataforma que respaldan la trayectoria de margen bruto de la empresa. El costo de síntesis de oligos cayó un 60% entre 2023 y 2026, mientras que el consumo de disolvente por millón de oligos de 100 bases disminuyó de 51 litros a 14 litros; esto significa que un solo frasco de 500 ml de reactivo químico rinde ahora aproximadamente 35.000 oligos. El tiempo de entrega para la misma corrida de producción se redujo de 26 horas a 7 horas, una disminución del 73% que, según Chen, se tradujo en un incremento de 4 veces en la capacidad efectiva utilizando el mismo número de instrumentos de síntesis ("riders", en la jerga interna de Twist). Las tasas de error se mantuvieron en aproximadamente 1 de cada 3.000 pares de bases, y las mejores corridas alcanzaron 1 de cada 4.000, un nivel que Chen calificó de "realmente insólito" en comparación con los sintetizadores tradicionales basados en columnas.
La compañía también ha extendido la longitud de síntesis hasta 500 pares de bases en producción, frente a una norma de la industria más cercana a los 80-100 pares de bases, lo que permite ofrecer el producto de genes ultra complejos lanzado recientemente, el cual, según Chen, sirve como columna vertebral para construcciones complejas de ARNm. La consolidación de la automatización ha sido agresiva: Twist opera ahora 20 sistemas de producción integrados en su planta de manufactura, frente a los 7 de hace apenas dos años, al tiempo que redujo la huella física de su línea original de ensamblaje de genes en un 80% y duplicó la producción de fragmentos en el proceso.
El tiempo de entrega del panel MRD se desploma de semanas a menos de cinco días
En el segmento de diagnósticos, el vicepresidente sénior de Producto y Marketing, Jimmy Jin, detalló un cambio estructural en la economía de las pruebas de enfermedad residual molecular (MRD, por sus siglas en inglés). Twist rediseñó la producción de su panel MRD para que funcione completamente en su chip de silicio, lo que redujo el tiempo de entrega de una semana a un solo día y multiplicó la capacidad por diez con una plantilla de personal fija, generando más de $2 millones en ahorros de consumibles solo en el primer año. Jin argumentó que las matemáticas favorecen a los paneles dirigidos frente a los enfoques de genoma completo, incluso a medida que bajan los costos de secuenciación: pasar de un panel de cáncer estándar a la secuenciación de genoma completo requiere aproximadamente 1.500 veces más datos de secuenciación que un panel dirigido, lo que significa que una reducción de seis veces en los costos de secuenciación por gigabase desde 2021 sigue dejando a la secuenciación de genoma completo drásticamente más costosa para esta aplicación. Jin estimó que la industria necesitará producir 4.600 millones de oligos en los próximos dos años solo para satisfacer la demanda proyectada de paneles MRD, bajo el supuesto de unos 2,3 millones de pruebas anuales; un volumen que, según indicó, los competidores que utilizan infraestructura estándar de síntesis de oligos (con una capacidad típica de 150.000 oligos por día) simplemente no pueden alcanzar sin una expansión de capacidad de diez veces.
Regeneron expone argumentos en contra de la secuenciación de genoma completo a escala
En una de las presentaciones de clientes más incisivas del día, John Overton, director de Secuenciación del Regeneron Genetics Center, utilizó datos del UK Biobank —una cohorte singularmente equiparada de 500.000 participantes con genotipado, secuenciación del exoma y secuenciación de genoma completo realizados— para argumentar que la secuenciación dirigida sigue siendo la herramienta de descubrimiento de fármacos más eficiente a pesar de la caída en los costos de los genomas completos. Al comparar la detección de variantes en regiones codificantes, Overton demostró que los genomas imputados (que combinan matrices de genotipado con la captura de exomas de Twist) y los genomas completos reales produjeron una superposición del 97% en las variantes codificantes detectadas, con tasas de descubrimiento de asociación de rasgos posteriores casi idénticas en 100 rasgos clínicos evaluados. Con presupuestos equiparados en lugar de conteos de muestras equiparados, Overton señaló que un laboratorio que opera con exoma más genotipado a un costo aproximadamente 3 veces menor que la secuenciación de genoma completo genera cerca de 5 veces más resultados de investigación utilizables por el mismo gasto; una brecha que se amplía a 20 veces con una ventaja de costos de 10x. Regeneron colaboró con Twist para coarrollar un panel de diversidad de SNP con 600.000 sondas que reemplazó por completo a las matrices de genotipado heredadas, un proyecto que, según Overton, ningún proveedor competidor estuvo dispuesto a asumir en su momento.
Las terapias de ácidos nucleicos se posicionan como el próximo pilar de crecimiento
Twist apunta explícitamente a las terapias de ácidos nucleicos —vacunas personalizadas contra el cáncer, oligonucleótidos antisentido y ARNsi— como un nuevo mercado direccionable accesible que se añade a su pronóstico para 2030. El director comercial, Patrick Finn, señaló que establecer infraestructura de manufactura de ácidos nucleicos a escala de CDMO suele costar alrededor de $1.000 millones, lo que otorga a la infraestructura existente de distribución y calidad de Twist una ventaja estructural a medida que el campo pasa de la manufactura a gran escala hacia dosis personalizadas en lotes más pequeños. La validación por parte de los clientes provino del cofundador de OncoRNA, Christophe Huffel, cuya plataforma de vacunas de neoantígenos personalizados utiliza la tecnología de piscinas de oligos de Twist para codificar más de 100 neoantígenos específicos de pacientes por cada vacuna, más del triple de los aproximadamente 30-34 neoantígenos típicos de las plataformas anteriores de Moderna y BioNTech. Huffel indicó que el enfoque desencadena una respuesta inmune citotóxica por células CD8 en el 90% de los neoantígenos probados individualmente y ha asegurado una subvención no dilusiva de 31 millones de euros de la Unión Europea para avanzar hacia ensayos de Fase II, con el objetivo declarado de comprimir el tiempo de entrega de la vacuna a tres semanas desde la muestra hasta la inyección. "Ningún otro competidor es capaz de ofrecer simultáneamente esa velocidad, el formato adecuado y el precio que coincide con las necesidades de esta terapia", afirmó Huffel.
Margen de capacidad y disciplina de capital
Laponis indicó que Twist opera actualmente 8 riders de síntesis a una utilización aproximada del 50% entre sus instalaciones de Wilsonville y South San Francisco, con 4 riders adicionales pedidos y espacio físico para albergar hasta 22 riders sin necesidad de nuevas construcciones; esto implica que hay disponible aproximadamente 3 veces la capacidad actual de riders dentro de las instalaciones existentes. Combinado con una opción ya firmada para expandirse a un cuarto piso en South San Francisco, la administración reiteró su objetivo de respaldar una capacidad de ingresos anuales superior a $1.000 millones para 2030 sin requerir grandes desembolsos de capital nuevos, y se espera que los gastos de capital de mantenimiento se sitúen en línea con la depreciación. En cuanto a fusiones y adquisiciones, Laponis describió un mandato estricto: las adquisiciones deben aportar volumen incremental a la plataforma de chips de silicio y mejorar la economía unitaria, citando el reciente acuerdo de licenciamiento de anticuerpos biespecíficos con Invenra (la plataforma B-Body) como el modelo a seguir en lugar de un giro hacia transacciones más grandes y dilusivas.
Perspectiva del consejo asesor científico sobre los límites de la IA
La laureada con el Nobel Frances Arnold, asesora científica de larga trayectoria en Twist, ofreció un contrapunto moderador al entusiasmo por la IA que dominó la jornada. Al ser consultada sobre si el descubrimiento de fármacos impulsado por IA es duradero, Arnold respondió rotundamente que no se trata de una "moda pasajera", pero advirtió que las herramientas de predicción de estructuras como AlphaFold "no son lo suficientemente buenas a menos que se combinen con estos métodos de optimización" —las técnicas de evolución dirigida por las cuales ganó su Premio Nobel— y que los datos para entrenar modelos funcionales, en contraposición a los estructurales, "aún no los tenemos". Asimismo, refutó la idea de que la IA reducirá la demanda de ADN sintético, argumentando en cambio que los modelos imperfectos requerirán más iteración experimental, y no menos: "El ADN es el punto en el que traduces tu computación al mundo real... Creo que siempre lo será".