جون بيلر، دكتوراه في الفلسفة، نائب الرئيس للتنمية التجارية في BPGbio – سلسلة المقابلات

جون بيلر، دكتوراه في الفلسفة، نائب الرئيس للتنمية التجارية في BPGbio، يمتلك أكثر من عقدين من الخبرة في مجال التكنولوجيا الحيوية والتنمية التجارية، مع خبرة واسعة في العلاجات الجديدة. قبل انضمامه إلى BPGbio، كان يعمل مؤخرًا في منصب رئيس البحث والتقييم في شركة بريستول-مايرز سكويب، حيث كان له دور حاسم في استكشاف وقييم فرص الترخيص والشراكات الاستراتيجية.

BPGbio هي شركة رائدة في مجال الطب الحيوي السريري الذي يعتمد على البيولوجيا أولاً ويستخدم الذكاء الاصطناعي، وتركز على علم الأحياء الخلوي والتوازن البروتيني. لدى الشركة خط أنابيب عميق من العلاجات التي تم تطويرها باستخدام الذكاء الاصطناعي، وتشمل هذه العلاجات أورام، وأمراض نادرة، وأمراض عصبية، بما في ذلك علاجات في المراحل النهائية من التجارب السريرية. يعتمد نهج BPGbio الجديد على منصة علم الأحياء الاستجوابي NAi، وهي منصة محمية ب أكثر من 400 براءة اختراع أمريكية ودولية؛ واحدة من أكبر البنوك البيولوجية غير الحكومية مع عينات طويلة الأمد؛ والوصول الحصري إلى أقوى كمبيوتر في العالم.

ما هو ما ألهم منصة NAi للبيولوجيا الاستجوابي، وكيف يميز BPGbio نفسه عن شركات الأدوية الأخرى التي تستخدم الذكاء الاصطناعي؟

منذ انضمامي إلى BPGbio، كنت مستمرًا في الإعجاب بالعمق في الابتكار والرؤية الطويلة الأمد التي أدت إلى بناء منصة NAi للبيولوجيا الاستجوابي. كشخص قضى عقدين من الزمن في مجال التكنولوجيا الحيوية والتنمية التجارية – حيث قمت بتقييم مجموعة واسعة من المنصات والشركات – يمكنني القول أن NAi يبرز بأساسه البيولوجي وعمق البيانات التي يفحصها.

كان BPGbio من بين أوائل الشركات التي رائدة في استخدام الذكاء الاصطناعي لاكتشاف الأدوية. على مدار 15 عامًا، قام الفريق بتحسين NAi إلى منصة تدمج بيانات متعددة الجينوميات وواحدة من أكبر البنوك البيولوجية الطويلة الأمد في العالم. على عكس الشركات الأخرى التي تعتمد على تقنيات ضيقة أو مجموعات بيانات عامة لبرنامج اكتشاف مرض واحد، نقوم بتكامل القدرات متعددة الجينوميات مع بنكنا البيولوجي الخاص الذي يحتوي على مئات الآلاف من العينات الطويلة الأمد والسريرية، ونستخدم الذكاء الاصطناعي البيزياني، وليس نمذجة الذكاء الاصطناعي التوليدية، لاكتشاف العلاقات البيولوجية التي يمكن أن تخبرنا عن أي مرحلة من مراحل اكتشاف الأدوية وزيادة فرص نجاح التطوير السريري. نحن لا نكتشف فقط الأهداف؛ نحن نستخدم الذكاء الاصطناعي لتصميم تجاربنا السريرية، وفهم نتائج تجاربنا السريرية، وتحسين نهج علاجنا.

نتائجنا تتحدث عن نفسها: لدينا واحدة من أنابيب الأدوية السريرية الأكثر تقدمًا ومتانة في صناعة التكنولوجيا الحيوية التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. يتضمن هذا الأنابيب تجربتين سريريتين من المرحلة الثانية في سرطانات агрессیve، وبرامج جاهزة للمرحلة الثالثة، ومئات من الأهداف والbiosensors الجديدة التي قمنا بتحديدها باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي.

يمكنك أن تقودنا خلال كيفية تسريع وتخفيض مخاطر عملية اكتشاف الأدوية باستخدام نهج BPGbio البيولوجي أولاً؟

تطوير الأدوية له نسبة نجاح تقارب 10٪ حتى الموافقة على إدارة الأغذية والأدوية، مما يعكس المخاطر والتحديات الكبيرة المرتبطة بإدخال دواء جديد إلى السوق. لذلك، لا يهم السرعة والعدد الكبير من الأهداف التي نكتشفها؛ ما يهم هو الجودة.

في حين يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدتنا في تسريع عملية الاكتشاف، فإن تطبيق الذكاء الاصطناعي، خاصة الذكاء الاصطناعي التوليدي، على نفس مجموعات البيانات العامة المستخدمة في عملية اكتشاف الأدوية التقليدية، لن يغير بالضرورة نتائج التجارب السريرية، وهو ما يهم في النهاية.

نهجنا البيولوجي أولاً يضمن جودة وعمق ودقة وشمولية وكمية البيانات التي تذهب إلى نماذج الذكاء الاصطناعي. في تحليلنا متعددة الجينوميات، نذهب إلى أبعد من تحليل الحمض النووي والرنا. بالإضافة إلى الجينوميات والترانسكريبتوميات، يقوم علماؤنا بتحليل البروتيوميات والليبيدوميات والاستقلاب على جميع مستويات البيولوجيا البشرية – العضو، النسيج، الخلية، والغشاء – ونغذي البيانات متعددة الجينوميات غير المحايدة لنماذج الذكاء الاصطناعي البيزياني من أجل رؤى جديدة.

هذا النهج الشامل القائم على الذكاء الاصطناعي يسمح لنا بالنظر وراء منطقة المرض لاكتشاف “السبب الجذري” بشكل أسرع. بعد أن يساعدنا الذكاء الاصطناعي في العثور على “السبب الجذري”، وقبل أن نذهب إلى التجارب السريرية، نعود إلى المختبر لتحقق من دقة الرؤى التي حصلنا عليها من الذكاء الاصطناعي. يُسهم التركيز على البيولوجيا البشرية في تسريع وتخفيض مخاطر عملية الاكتشاف والتنمية.

يقلل هذا النهج من عدم اليقين في النهاية ويهيئ عملية التطوير للتخفيض من المخاطر. من منظور التنمية التجارية، هذا هو المفتاح لبناء الثقة مع الشركاء المحتملين – لأن نهجنا يحسن من احتمالية النجاح من البداية.

كيف يعزز دمج الذكاء الاصطناعي مع أسرع كمبيوتر في العالم، Frontier، قدرة الشركة على تحليل بيانات المرضى وتحديد أهداف الأدوية؟

من خلال شراكة مع وزارة الطاقة الأمريكية، لدينا وصول حصري إلى كمبيوتر Frontier السريع في مختبر أوك ريدج الوطني لتحليل تطوير الأدوية. يمكن هذا الكمبيوتر السريع أداء 1.35 كوينتيليون حساب في الثانية.

تسمح لنا هذه القوة الحاسوبية باستخدام مجموعة بياناتنا الضخمة لتحديد الأنماط والارتباطات والسببية والرؤى القابلة للتنفيذ التي لم تكن لتحصل عليها في التحليلات على نطاق أصغر. كما تقلل من الوقت اللازم من أشهر إلى ساعات.

على سبيل المثال، خلال جائحة كوفيد-19، قمنا بتحليل سجلات المرضى الإلكترونية ل 280,000 مريض مع معلوماتهم السريرية. قمنا بتحديد العوامل الجينية للمخاطر الخاصة بالمجموعات العرقية، مما مهد الطريق للطب الشخصي. قمنا بتحليل 1.2 مليار مادة لاكتشاف علاجات محتملة لكوفيد-19 في غضون ساعات.

من منظور تجاري، تمكننا هذه القوة الحاسوبية من فتح رؤى بشكل أسرع وأكثر فعالية من الآخرين، مما يسرع من الوقت حتى الشراكة والتجارب السريرية والمنافع المرضية في النهاية.

لديها BPGbio برامج سريرية في سرطان المخ وسرطان البنكرياس. ما هي الرؤى الفريدة التي كشف عنها منصة NAi في هذه المجالات، وكيف شكّلت هذه الرؤى تجاربك؟

تجري BPGbio حاليًا تجربة المرحلة 2ب على سرطان المخ واكتملت تجربة المرحلة 2أ لسرطان البنكرياس، وكلا التجربين باستخدام مرشح دواء صغير BPM31510.

من خلال منصة NAi، تفهمنا أن معظم الأورام الصلبة العدوانية تسببها عيوب في الوظيفة الميتوكوندرية في بيئة الورم. BPM31510 هو دواء يحتوي على يوبيديكارينون مع تأثيرات مضادة للسرطان التي تتم من خلال آليات جزيئية في الميتوكوندريا التي تؤدي إلى عملية موت الخلايا السرطانية المنظمة. قمنا بتشغيل دراسة مفتوحة مع 128 مريض في المرحلة 1 على BPM31510، وأكدت نتائج التجربة السريرية الرؤى التي اكتشفها NAi. لاحقًا، ساعدنا NAi في تحسين几乎 كل جانب من جوانب هذه العلاجات، من الجرعة المثلى وتوقيتها إلى اختيار المرضى. تجربة سرطان المخ الخاصة بنا تعمل حاليًا على تجنيد المرضى، وننتظر نتائج تجربة المرحلة 2 لسرطان المخ في وقت لاحق من هذا العام.

الأمراض النادرة مثل نقص الكوينزيم Q10 واضطراب البشرة الفقاعية هي مجالات رئيسية لاهتمام BPGbio. ما هي التحديات والفرص التي ترىها في معالجة هذه الحالات؟

غالبًا ما تفتقر الأمراض النادرة في الأطفال إلى خيارات علاجية فعالة بسبب تعقيدها وانخفاض انتشارها، وغالبًا ما يواجه الأطفال المصابون بهذه الحالات أمدًا حياتيًا قصيرًا. هذا يعرض تحديات للتوظيف في التجارب، والملاحة التنظيمية، وتطوير العلاجات.

في BPGbio، نحن فخورون بمواجهة هذه التحديات المعقدة. مركبنا الرائد، BPM31510، حصل على عدة تصنيفات من إدارة الأغذية والأدوية، بما في ذلك تصنيف دواء الأورفان وتصنيف الأمراض النادرة عند الأطفال، لنقص الكوينزيم Q10 واضطراب البشرة الفقاعية. هذه هي معالم مهمة تعكس الإمكانات السريرية لبرامجنا وتفتح الباب لمساهمة في المراجعة الأولوية عند الموافقة.

نحن نخطط لتجربة المرحلة 3 لنقص الكوينزيم Q10 ونحن نستكشف بنشاط الشراكات لتطوير برنامج البشرة الفقاعية. هذا يشمل تقييم الصيغ الموضعية كخيارات علاجية. نعتقد أن منصة BPGbio يمكن أن تؤثر بشكل تحولي في هذا المجال.

يلعب الذكاء الاصطناعي البيزياني دورًا مهمًا في منصتك. كيف يساعد بشكل خاص في تحديد أهداف دوائية أو biomarkers جديدة؟

يسمح لنا الذكاء الاصطناعي البيزياني بالانتقال من تحديد العلاقات إلى كشف العلاقات السببية التي تؤدي إلى المرض. ينمذج عدم اليقين، ويعطي حسابًا لتنوع البيانات، ويولد تنبؤات قوية جدًا توجيه اكتشاف العلاجات والbiosensors.

من خلال دمج البيانات متعددة الجينوميات والسريرية الطويلة الأمد، يمكن لنا تحديد الآليات البيولوجية وراء تقدم المرض ونقاط التداخل المثالية. هذا يجعل عملية الاكتشاف أكثر دقة والتنمية أكثر قابلية للتنبؤ.

من منظور استراتيجي، هذا قيمة جدًا. التحقق من ما يجب استهدافه ولماذا يهم بيولوجيًا يغير كيفية تحديد الأولويات وتصميم التجارب وتبادل الخبرات مع الشركاء. يبني الثقة في العلوم.

عملك على إنزيمات E2 لتحلل البروتين المستهدف هو رائد. كيف قامت منصة NAi بتحويل التحديات التقليدية في استهداف البروتينات “غير القابلة للعلاج”؟

برنامج BPGbio لتحلل البروتين المستهدف الذي يعتمد على إنزيمات E2 هو واحد من أكثر مجالات خط أنابيبنا إثارة وابتكارًا. تعتمد نهج التدمير التقليدية على إنزيمات E3، مما يحد من نطاق الهدف ويمكن أن يؤدي إلى مقاومة الدواء. نهجنا يستخدم مركبات إنزيم E2 المعدلة بعد الترجمة، التي كشف عنها منصة NAi، لتوسيع بروتوم قابل للعلاج.

هذا هو نهج فريد من نوعه، والزخم المبكر الذي نحصل عليه قد لفت الانتباه عبر صناعات الدواء والتكنولوجيا الحيوية. نحن نطبق حاليًا هذا النهج على الأورام، والأمراض العصبية، والأمراض النادرة. إنه مثال رائع على كيفية عدم قيام NAi بただ دعم الاكتشاف – بل تمكيننا من إعادة التفكير في ما هو ممكن في تطوير الأدوية.

كيف يوازن BPGbio بين الرؤى التي يولدها الذكاء الاصطناعي والرقابة البشرية لضمان صحة الاكتشافات؟

في BPGbio، نرى الذكاء الاصطناعي كأداة قوية – ولكن ليس بديلاً – للخبرة البشرية. الرؤى التي يولدها الذكاء الاصطناعي مدعومة ببيانات بيولوجية عالية الجودة وتتم التحقق منها بشكل مستمر من قبل فرقنا من الأحيائيين والأطباء وعلماء البيانات.

تضمن هذه التعاون أن كل رؤية توضع في سياق بيولوجي وسريري. هذا هو أحد الأسباب التي تجعل BPGbio تحقق معدل نجاح عالٍ في التجارب السريرية – نحن نجمع بين سرعة ونطاق الذكاء الاصطناعي مع الدقة العلمية والاحكام التي يمكن أن يأتي بها فقط الخبراء ذوو الخبرة.

ما هو الإمكانات التي ترى لها للرؤى التي يكتشفها الذكاء الاصطناعي في ثورة التشخيص المبكر في أمراض مثل مرض باركنسون؟

قوة منصتنا تكمن في khảية استجواب البيولوجيا على نطاق واسع وعميق – لذلك عندما يكتشف NAi هدفًا علاجيًا، يمكن أن يستخدم أيضًا تشخيصيًا.

في مرض باركنسون، بنينا نماذج من علم الأحياء النظمي باستخدام عينات من المرضى من معهد باركنسون، وحددنا N-acetylputrescine (NAP) كمركب حيوي جديد في الدم. قمنا بتحقق من صحة لوح تشخيصي معتمد من CLIA، وتبين دراستنا المنشورة أن لوح التشخيص يزيد بشكل كبير من دقة التشخيص وتقييم المخاطر المبكر عندما ي 结ب مع الميزات السريرية مثل فقدان الشم واضطراب النوم REM.

ما هو الدور الذي ترى له BPGbio في تشكيل مستقبل الطب الدقيق؟

لا يوجد نهج واحد يناسب جميع المرضى. الذكاء الاصطناعي البيولوجي له إمكانات تحويلية في الطب الدقيق من خلال اكتشاف رؤى جديدة تساعد في تصنيف المرضى، وتحسين تصميم التجارب، وزيادة معدلات نجاح العلاجات. ستؤدي هذه الرؤى إلى تطوير تشخيصات وعلاجات أكثر كفاءة لأمراض نادرة ومعقدة.

من خلال استغلال الذكاء الاصطناعي لاستجواب المدخلات البيولوجية والنماذج الترجمة، يمكن للصناعة解锁 إمكانات الذكاء الاصطناعي بالكامل لتحويل تطوير الأدوية وتحقيق اختراقات تلبية الاحتياجات الطبية غير الملباة. الفصل القادم من الطب الدقيق سيكتبه أولئك الذين يمكنهم ربط الابتكار بالتأثير، وBPGbio مستعد لقيادة هذا التحول.

شكرًا على المقابلة الرائعة، يرغب القارئون في معرفة المزيد يمكنهم زيارة BPGbio.