财务数据和关键指标变化 - 2021年第二季度总运营费用为1070万美元，去年同期为340万美元；研发费用为640万美元，去年同期为280万美元，增长主要源于加速平台开发的人员成本增加；一般及行政费用为430万美元，去年同期为64.9万美元，增长主要是为作为上市公司运营而增加的人员成本和专业服务费用 [28] - 2021年第二季度净亏损为1070万美元，去年同期为340万美元；本季度末现金、现金等价物和投资约为3.88亿美元；第二季度完成与ARYA III的业务合并，产生约3.45亿美元的总收益 [29] - 公司目标是长期毛利率达到约70%，预计初始仪器交易平均售价约为100万美元；计划快速增加营收，通过销售仪器并搭配相关耗材和软件的经常性收入；长期研发费用目标为营收的15% - 20%，销售、一般和行政费用长期目标为营收的20% - 25%，长期运营利润率目标为25% - 30% [30][31] 各条业务线数据和关键指标变化 无 各个市场数据和关键指标变化 - 目前蛋白质组学市场规模约为250亿美元，年复合增长率为12% [8] 公司战略和发展方向和行业竞争 - 公司愿景是推出端到端大规模蛋白质分析平台，包括仪器、试剂和软件，以解锁蛋白质组的潜力，推动生物医学研究革命，为精准和个性化医疗带来新时代 [6][7] - 产品开发目标从2022年初每次运行定量2500种蛋白质，到2023年年中全面定量蛋白质组 [22] - 商业战略分三个阶段：第一阶段与Genentech等合作创建基础出版物，验证技术价值；2022年中至年末进入早期访问期，深化与更多客户的合作，为仪器预售做准备；2023年底进行商业发布，推动业务增长 [23] 管理层对经营环境和未来前景的评论 - 公司认为世界需要加速药物开发，蛋白质组学是生物科学中未被充分挖掘的重要机会，公司创新有潜力引发蛋白质组学复兴，在精准和个性化医疗、药物发现和诊断等领域解锁高价值应用 [6][8] - 管理层对公司实现既定目标充满信心，相信公司有能力为客户提供所需的研究支持，解决现有蛋白质分析方法的痛点 [15][34] 其他重要信息 - 公司平台在样品制备、仪器和机器学习方面有关键技术创新，包括单分子蛋白质阵列、稳定超快超灵敏的多周期成像过程以及复杂机器学习框架的集成 [12][13][14] - 公司技术高度开放和可定制，能兼容多种二元试剂，可根据不同试剂满足生物研究界的不同需求 [18] - 公司持续达成关键内部里程碑，包括仪器制造设计的进展、蛋白质分析工作流程和关键耗材的完善，支持2023年末商业化目标；团队计划通过一系列出版物分享工作，第一篇关于模块化荧光纳米颗粒DNA探针检测肽和蛋白质的论文已提交并可在bio - archive上查看，预计本季度晚些时候提交另一篇关于公司技术的基础手稿 [19] - 公司新任命Karl Voss为生命科学研发副总裁，他将领导团队交付公司第一代产品；还新增Emma Lundberg博士为科学顾问委员会成员 [24][25] 总结问答环节所有的提问和回答 问题1: 平台运行更多样品时的调整及从Genentech合作中学到的改进之处 - 公司活动已从研究过渡到正式开发和制造，有多条工作轨道，如仪器最终设计、优化超密集均匀单分子阵列条件和化学、开发和鉴定试剂等；还在与Genentech团队紧密合作分析新样品；在数据分析方面也在进一步完善工作流程和机器学习组件 [37][38] 问题2: 是否考虑与其他生物制药合作伙伴合作 - 公司与潜在合作伙伴持续进行大量对话，获得了对技术和平台以及蛋白质组学领域的热情反馈，预计年底前会达成另一份与Genentech类似的蛋白质异构体分析用例的合作协议 [39] 问题3: 早期访问计划的预期规模和生物制药与学术客户的比例 - 2021 - 2023年仪器推出前的合作类型多样，早期访问计划将于明年年中开始，会增加不同用例的客户，第一年将逐渐转向交易型安排；预计约四分之三的客户来自生物制药领域，其余为学术或非营利研究关键意见领袖 [42][43] 问题4: 目标客户是否主要是质谱仪用户 - 潜在生物制药客户使用的现有解决方案多样，包括质谱仪、微阵列和转录组学等，公司系统的能力使其能够从蛋白质组学领域的不同平台获取市场份额；公司的使命是为更广泛的生物医学研究社区服务，让任何对测量蛋白质组感兴趣的科学家都能使用该平台 [45][46] 问题5: 与Genentech合作除预期论文外的其他成果 - 公司按计划提交与平台基础技术和与Genentech合作早期数据相关的论文；还有一篇关于荧光标记纳米颗粒的论文已提交并可在bio archives上查看；预计还会在相关会议上展示工作 [48][49] 问题6: 早期访问计划中样品处理模式和客户现场放置仪器的情况 - 明年早期访问计划开始时，将采用客户送样，公司用原型设备分析并提供结果和数据分析支持的模式；2023年仪器推出前，可能会选择少数站点进行现场测试，但预计数量较少，因为仪器工程团队经验丰富，对其能力有信心 [53] 问题7: 如何确保Nautilus仪器在未来与质谱仪竞争 - 过去几个季度进行了广泛的客户访谈，了解客户当前和未来的需求，以此定义产品的关键特性和性能标准，相信平台在未来仍具有巨大价值和高性能 [55] 问题8: 平台商业化后获取数据以优化算法的时间和预期 - 仪器内的机器学习工作流程可持续学习，能了解每个试剂及其组合在不同环境中的工作情况；随着时间推移，试剂组合可能会改变，客户也可能添加靶向试剂；平台还将帮助客户解释和分析数据，预计长期提供价值 [57] 问题9: 基于肽的方法在蛋白质异构体分析方面的局限性 - 蛋白质组学有多种应用和方法，公司的蛋白质异构体分析需要完整蛋白质和对每个分子进行多次迭代探测；基于肽的方法会丢失蛋白质分子的上下文信息，无法准确了解单个分子的修饰情况，而这种信息对客户很有价值，公司平台能提供更丰富的数据 [58][59][60]