En este episodio comparto una reflexión a partir de una frase que me marcó profundamente mientras leía "El almanaque de Naval Ravikant". No era un libro que me atrajera especialmente al principio, pero cinco años después de haberlo visto por primera vez, volví a él por casualidad tras escucharlo mencionado en un podcast. Esta vez lo leí con calma y me atrapó por completo.

La frase que me hizo detenerme y pensar fue:

“Redefinirte hasta ser el mejor en lo que haces.”

A lo largo del episodio exploro qué puede significar esa idea. No se trata de fama, ni de competir con todo el mundo, sino de encontrar un encaje óptimo entre lo que eres, lo que sabes hacer y el valor que puedes aportar. Redefinirse no implica empezar desde cero, sino ajustar el enfoque, cambiar el marco mental, afinar lo que ya haces para convertirlo en algo realmente tuyo.

Comparto también ejemplos reales que ilustran este proceso:

- Una bioquímica que se convierte en divulgadora científica infantil.

- Un músico que combina programación y composición para crear música en videojuegos.

- Investigadores y figuras públicas como Francis Crick, Linus Pauling, Francis Mojica o Rosalía, que fueron capaces de cambiar de rumbo varias veces y redefinirse sin dejar de ser ellos mismos.

Reflexiono además sobre cómo detectar si estamos en un momento de redefinición y qué señales pueden indicarlo: el estancamiento, la pérdida de interés, la repetición automática. Hablo de herramientas como el journaling, el feedback o simplemente detenernos a sentir si lo que estamos haciendo todavía tiene sentido para nosotros.

También toco un tema que hemos tratado muchas veces en este podcast: cómo nuestras fortalezas únicas pueden marcar el camino, incluso cuando llevamos años en otra dirección. Porque a veces no se trata de aprender más, sino de reconocer lo que ya somos y afinarlo.

Y como apunte final, aprovecho para comentar un cambio que quiero hacer en la intro del podcast, gracias a los comentarios que me habéis hecho llegar desde la comunidad de investigadores. Estoy trabajando en una nueva introducción musical, y si te apetece colaborar, eres bienvenido. Estoy reaprendiendo a usar Ableton Live, así que cualquier ayuda creativa será más que bienvenida.

Por cierto, si te ha gustado el episodio, te agradecería muchísimo que lo valoraras con cinco estrellas en Spotify, iTunes o iVoox. Eso ayuda mucho a que el podcast llegue a más personas.

Nos escuchamos en el próximo episodio.

Sobre Naval Ravikant: https://nav.al/

Más info y acceso a la comunidad: horacio.ps/comunidad

Hoy hablamos con Ángel Lucio Pereira, CEO de Tetraneuron, una startup biotecnológica española que está desarrollando una terapia génica pionera para el tratamiento del Alzheimer. Tetraneuron nace como una spin-off del Instituto Cajal (CSIC) y propone un enfoque radicalmente distinto a lo que se ha intentado en las últimas décadas para abordar esta enfermedad.

Ángel nos cuenta su trayectoria internacional en empresas como Sanofi, Takeda o Johnson & Johnson, y cómo terminó liderando un proyecto tan disruptivo como Tetraneuron. A lo largo de la conversación, exploramos el origen de la empresa y el descubrimiento del gen maestro E2F4, implicado en la reactivación patológica del ciclo celular en neuronas adultas, lo que podría estar en el origen del proceso neurodegenerativo.

Comentamos también por qué decidieron mantener un perfil bajo durante años mientras avanzaban en la validación científica del proyecto, y cómo han preparado el salto hacia la fase clínica con el apoyo de capital privado, ayudas públicas y colaboraciones estratégicas con expertos de alto nivel. La figura clave y padre ciéntifico de la teoría es el Dr. José María Frade, CSO de Tetraneuron e investigador en el Instituto Cajal (CSIC) y de los neurólogos Dr. Prof Álvaro Pascual-Leone, profesor en Harvard Medical School y Dr. Teodoro Del Ser Quijano que actualmente forma parte del consejo científico asesor de la empresa.

Ángel explica en detalle cómo funciona su aproximación terapéutica basada en terapia génica, qué barreras técnicas y regulatorias han debido superar, y cuál es el potencial real de esta tecnología para revertir déficits cognitivos en pacientes con Alzheimer en fases moderadas o avanzadas. También reflexionamos sobre el panorama del emprendimiento biotecnológico en España, las dificultades para levantar financiación en este ámbito y la necesidad de construir proyectos con alcance global desde el principio.

Si te interesa el cruce entre ciencia básica, transferencia tecnológica, negocio biotecnológico y salud global, este episodio te resultará especialmente revelador.

Enlaces de interés:

- Perfil de Ángel Lucio Pereira en LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/angel-lucio-3a00211a/

- Perfil de Jose María Frade en LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/jos%C3%A9-mar%C3%ADa-frade-9aa2a547/

- Perfil de Tetraneuron en LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/tetraneuron

- Sitio web de Tetraneuron: https://tetraneuron.com/en/

¿Es posible acelerar la investigación sin caer en los cuellos de botella tradicionales? ¿Cómo podemos imaginar modelos alternativos al grupo de investigación académico clásico?

En este episodio reflexiono sobre formas no convencionales de colaboración científica, desde grandes consorcios internacionales hasta enfoques radicalmente abiertos y descentralizados.

Contenidos principales del episodio

• El modelo clásico de grupo académico autónomo y sus limitaciones.

• Colaboraciones entre varios grupos de investigación nacionales e internacionales.

• El caso Moonshot COVID como ejemplo de iniciativa abierta con participación de múltiples actores:
  https://postera.ai/moonshot-covid-19

• Problemas comunes: propiedad intelectual, falta de recursos, diferencias culturales, coordinación.

• Ciencia descentralizada y DAOs: cómo blockchain podría redistribuir propiedad intelectual e incentivos:
  https://es.wikipedia.org/wiki/Cadena_de_bloques

• Ejemplos exitosos de colaboración abierta:

  • Linux: https://es.wikipedia.org/wiki/Linux

  • Wikipedia: https://es.wikipedia.org/wiki/Wikipedia

• El modelo CERN y los papers con miles de autores en física de partículas:
  https://home.cern/

  
  

Tres cosas para terminar

1. Si quieres comentar este episodio, dejar tus ideas o debatir sobre estos modelos, puedes hacerlo en las notas del episodio en Spotify, Apple Podcast, etc., o unirte a nuestra comunidad de investigadores en WhatsApp:
   https://horacio-ps.com/comunidad

   
   

2. Si te interesa recibir contenido adicional, adelantos de próximos episodios o recursos complementarios, suscríbete a la newsletter del podcast:
   https://horacio-ps.com/newsletter

   
   

3. Actualmente estoy impartiendo un curso gratuito sobre herramientas de inteligencia artificial para potenciar la investigación. Ya hemos hecho tres clases y pronto comenzamos la cuarta, centrada en cómo encontrar referencias útiles y aplicar herramientas en un caso real. Puedes unirte directamente desde aquí:
   https://docs.google.com/document/d/12eqtmDQxZTBI5gJFYErCNjZoyoMGUw1cbOBrndFSz-8/edit?tab=t.0#heading=h.iwm6ma31xd3

   
   

Este episodio fue grabado en el coche, con reducción de ruido posterior. Si notas que la voz suena algo mecánica, ya sabes por qué. Aun así, espero que el contenido haya despertado tu curiosidad y te plantees nuevas preguntas sobre cómo colaborar mejor en ciencia.

Nos escuchamos en el próximo episodio.