John Beeler, Ph.D., SVP of Business Development, BPGbio – Rozhovorová série

John Beeler, Ph.D., SVP of Business Development v BPGbio, má více než dvě desetiletí zkušeností v biotechnologii a obchodním rozvoji, s rozsáhlými znalostmi v oblasti nových terapií. Předtím, než se připojil k BPGbio, působil jako vedoucí hledání a hodnocení obchodních příležitostí ve společnosti Bristol-Myers Squibb (BMY ), kde hrál zásadní roli při vyhledávání a hodnocení licenčních příležitostí a strategických partnerství.

BPGbio je přední biologicky orientovaná společnost využívající umělou inteligenci, která se zaměřuje na mitochondriální biologii a homeostázu proteinů. Společnost má hlubokou pipeline terapií vyvinutých pomocí umělé inteligence, pokrývající onkologii, vzácná onemocnění a neurologii, včetně několika látek v pokročilých klinických studiích. Nový přístup BPGbio je založen na NAi, své proprietární platformě Interrogative Biology, chráněné více než 400 americkými a mezinárodními patenty; jedné z největších klinicky annotovaných nevládních biobank s longitudinálními vzorky; a exkluzivním přístupem k nejvýkonnějšímu superpočítači na světě.

Co inspirovalo platformu NAi Interrogative Biology®, a jak se BPGbio liší od ostatních biotechnologických společností, které využívají umělou inteligenci?

Od chvíle, kdy jsem se připojil k BPGbio, jsem byl neustále ohromen hloubkou inovací a dlouhodobou vizi, která stála za vybudováním platformy NAi Interrogative Biology®. Jako někdo, kdo strávil dvě desetiletí v biotechnologii a obchodním rozvoji – vyhodnocování širokého spektra platforem a společností – mohu říci, že NAi vyniká svým biologickým základem a hloubkou dat, která zkoumá.

BPGbio byla jednou z prvních společností, které využily umělou inteligenci pro objevování léků. Během posledních 15 let tým platformu NAi zdokonalil do integrované platformy, která kombinuje proprietární multiomické údaje a jednu z největších longitudinálních biobank na světě. Na rozdíl od ostatních společností, které se spoléhají na úzké technologie nebo veřejné datové sady pro program objevování onemocnění, integrujeme multiomické schopnosti s naší vlastní proprietární biobankou, která obsahuje stovky tisíc longitudinálních, klinicky annotovaných vzorků, a využíváme kauzální bayesovskou umělou inteligenci, nikoli generativní modelování, abychom odhalili biologicky založené poznatky, které mohou informovat téměř jakoukoli fázi objevování léků a zvýšit pravděpodobnost úspěchu klinického rozvoje. Neidentifikujeme pouze cíle; využíváme umělou inteligenci k navrhování našich klinických studií, pochopení výsledků našich klinických studií a zdokonalení našich léčebných přístupů.

Naše výsledky mluví samy za sebe: Máme jednu z nej pokročilejších a nejrobustnějších klinických pipeline v odvětví biotechnologií využívajících umělou inteligenci. Tato pipeline zahrnuje dvě aktivní fáze 2 studií u agresivních nádorů, několik programů připravených pro fázi 3 a více než sto nových cílů a biomarkerů, které jsme identifikovali pomocí našich modelů umělé inteligence.

Můžete nás provést, jak biologicky orientovaný přístup BPGbio urychluje a snižuje rizika procesu objevování léků?

Rozvoj léků má přibližně desetiprocentní úspěšnost u schválení FDA, což odráží podstatná rizika a výzvy spojené s uvedením nového léku na trh. Proto není důležité, jak rychle a kolik cílů objevíme, ale kvalita, která záleží.

Zatímco umělá inteligence může pomoci urychlit proces objevování, použití umělé inteligence, zejména generativní umělé inteligence, na stejné veřejné datové sady, které se používají v tradičním procesu objevování léků, nemusí nutně změnit výsledky klinických studií, které jsou nakonec tím, co skutečně záleží.

Náš biologicky orientovaný přístup zajišťuje kvalitu, hloubku, přesnost, komplexnost a množství dat, která jsou předávána našim modelům umělé inteligence. V naší multiomické analýze jdeme daleko za analýzu RNA a DNA. Kromě genomiky a transkriptomiky naši vědci profilují proteomiku, lipidomiku a metabolomiku na všech úrovních lidské biologie – orgán, tkáň, buňka a organel – a předáváme obrovské nezkreslené multiomické údaje našim kauzálním modelům umělé inteligence pro nové poznatky.

Tento široký, umělou inteligencí poháněný přístup nám umožňuje hledat za hranicemi oblasti onemocnění, aby jsme našli „kořenovou příčinu“ rychleji. Po том, co umělá inteligence pomáhá najít „kořenovou příčinu“, a předtím, než přistoupíme ke klinickým studiím, vrátíme se do mokré laboratoře, abychom ověřili, zda poznatky z umělé inteligence jsou přesné. Zaměření na lidskou biologii nám pomáhá urychlit a snížit rizika našeho procesu objevování a rozvoje.

Tento uzavřený přístup snižuje nejistotu a nakonec snižuje rizika procesu rozvoje. Z mé perspektivy v obchodním rozvoji je to klíčové pro budování důvěry u potenciálních partnerů – protože náš přístup zlepšuje pravděpodobnost úspěchu od samého začátku.

Jak integrace umělé inteligence se světem nejrychlejšího superpočítače, Frontier, zvyšuje vaši schopnost analyzovat data pacientů a identifikovat cíle léků?

Díky partnerství s ministerstvem energetiky USA máme exkluzivní přístup k superpočítači Frontier v Oak Ridge National Lab pro analýzu rozvoje léků. Tento superpočítač může provádět 1,35 kvintilionu výpočtů za sekundu.

Tato výpočetní síla nám umožňuje použít naše rozsáhlá data k identifikaci vzorců, korelací, kauzalit a akčních poznatků, které by jinak zůstaly skryty v menších analýzách, a snížit dobu potřebnou z měsíců na hodiny.

například během COVID-19 jsme analyzovali elektronické zdravotní záznamy (EMR) 280 000 pacientů spolu s jejich klinickými informacemi. Identifikovali jsme genetické rizikové faktory pro specifické etnické skupiny, což otevřelo cestu pro personalizovanou medicínu. Analyzovali jsme 1,2 miliardy různých materiálů, abychom objevili potenciální léčby pro COVID-19 během několika hodin.

Z komerčního hlediska tato výpočetní síla nám umožňuje odemknout poznatky rychleji a účinněji než ostatní, urychlit dobu do partnerství, klinických studií a nakonec i prospěchu pacientů.

BPGbio má klinické programy pro glioblastom a pankreatický karcinom. Jaké jedinečné poznatky odhalila platforma NAi v těchto oblastech a jak ovlivnily vaše klinické studie?

BPGbio aktivně provádí fázi 2b studii u glioblastomu (GBM) a dokončila fázi 2a studii pro pankreatický karcinom, obě studie s našim kandidátem na lék BPM31510.

Pomocí platformy NAi jsme pochopili, že většina agresivních solidních nádorů je způsobena mitochondriální dysfunkcí v nádorovém prostředí. BPM31510 je ubidecarenon obsahující nanodisperzi s protinádorovými účinky, které jsou zprostředkovány molekulárními mechanismy v mitochondriích, které spouštějí proces regulované smrti rakovinných buněk. Provedli jsme otevřenou fázi 1 studii u 128 pacientů s BPM31510 a výsledky klinické studie potvrdily poznatky, které NAi odhalila. NAi nám následně pomohla optimalizovat téměř všechny aspekty těchto terapií, od optimální dávky a načasování po výběr pacientů. Naše studie GBM je目前 ve fázi náboru a očekáváme, že výsledky naší fáze 2 studie GBM budou oznámeny později v tomto roce.

Vzácná onemocnění, jako je primární deficience CoQ10 a epidermolýza bullosa, jsou klíčovým zaměřením pro BPGbio. Jaké výzvy a příležitosti vidíte v řešení těchto stavů?

Vzácná pediatriická onemocnění často postrádají účinné léčebné možnosti kvůli jejich komplexitě a nízké prevalenci, a děti s těmito stavy obvykle čelí krátké délce života. To představuje výzvy pro nábor do studií, regulaci a vývoj terapií.

V BPGbio se chceme těchto složitých výzev zhostit. Náš vedoucí kandidát na lék, BPM31510, získal několik označení od FDA – včetně označení pro sirotčí léky a vzácná pediatriická onemocnění – pro primární deficience CoQ10 a epidermolýzu bullosu (EB). Tyto jsou důležité milníky, které odráží klinický potenciál našich programů a otevírají dveře k prioritnímu přezkumu po schválení.

Plánujeme fázi 3 studii pro primární deficience CoQ10 a aktivně hledáme partnerství, abychom posunuli náš program EB vpřed. To zahrnuje hodnocení topických forem jako léčebných možností. Věříme, že platforma BPGbio může mít transformační dopad v tomto prostoru.

Jaká je role bayesovské umělé inteligence v identifikaci nových cílů léků nebo biomarkerů?

Bayesovská umělá inteligence umožňuje naší platformě jít za hranice identifikace asociací a odhalit kauzální vztahy, které pohání onemocnění. Modeluje nejistotu, zohledňuje variabilitu dat a generuje vysoce robustní předpovědi, které řídí objevování terapií a biomarkerů.

Integrací longitudinálních multiomických a klinických dat naše modely mohou identifikovat biologické mechanismy, které stojí za progresí onemocnění, a optimální body zásahu. To činí proces objevování přesnějším a prediktivnějším.

Z strategického hlediska je to neocenitelné. Validace toho, co cílit a proč to biologicky záleží, mění, jak priorizujeme programy, navrhujeme studie a komunikujeme s partnery. To buduje důvěru ve vědu.

Vaše práce na enzymech E2 pro cílenou degradaci proteinů je průlomová. Jak platforma NAi překonala tradiční výzvy při cílení „necílitelných“ proteinů?

Program BPGbio pro cílenou degradaci proteinů (TPD) založený na enzymech E2 je jednou z nejzajímavějších a inovativních oblastí naší pipeline. Tradiční přístupy TPD se spoléhají na E3 ligázy, které omezují rozsah cílů a mohou vést k rezistenci na léky. Naší přístup využívá posttranslačně modifikované komplexy enzymů E2 – odhalené platformou NAi – k rozšíření druggable proteomu.

Toto je první přístup své třídy, a raná trakce, kterou vidíme, přitáhla pozornost napříč farmaceutickým a biotechnologickým odvětvím. Aplikujeme to na onkologii, neurologii a vzácná onemocnění. Je to skvělý příklad toho, jak NAi ne pouze podporuje objevování, ale umožňuje nám přehodnotit, co je možné v rozvoji léků.

Jak BPGbio vyvažuje poznatky z umělé inteligence s lidským dohledem, aby zajistilo platnost svých objevů?

V BPGbio vidíme umělou inteligenci jako silný nástroj – ale ne náhradu – za lidskou odbornost. Naše poznatky z umělé inteligence jsou založeny na vysoce kvalitních biologických datech a jsou neustále křížově validovány našimi týmy biologů, klinických pracovníků a vědců z oblasti dat.

Tato spolupráce zajišťuje, že každý poznatek je umístěn do biologického a klinického kontextu. Je to jeden z důvodů, proč BPGbio dosáhla tak vysoké úspěšnosti v klinických studiích – kombinujeme rychlost a rozsah umělé inteligence se vědeckou přísností a úsudkem, které mohou přinést pouze zkušení odborníci.

Jakou roli vidíte pro biomarkery objevené pomocí umělé inteligence při revolucionalizaci časných diagnóz u onemocnění, jako je Parkinsonova choroba?

Síla naší platformy spočívá v její schopnosti zkoumat biologii široce a hluboce – takže když NAi odhalí cíl pro terapeutické účely, může být často použit diagnosticky také.

U Parkinsonovy choroby jsme vytvořili modely systémové biologie pomocí vzorků od téměř 400 jedinců z Parkinsonova institutu a identifikovali jsme N-acetylputrescin (NAP) jako nový biomarker založený na krvi. Validovali jsme jej prostřednictvím diagnostické panely certifikované CLIA a naše publikovaná studie ukázala, že když je kombinován s klinickými rysy, jako je ztráta čichu a porucha spánku REM, panel významně zlepšuje diagnostickou přesnost a časnou rizikovou evaluaci. To má potenciál umožnit dříve zásah a zlepšit výsledky pacientů.

Jakou roli vidíte pro BPGbio při formování budoucnosti precizní medicíny?

Neexistuje univerzální přístup pro léčbu pacientů. Biologicky orientovaná umělá inteligence má potenciál transformovat precizní medicínu objevováním nových poznatků, které pomáhají subtypizovat pacienty, a tím zlepšují design studií, stratifikaci pacientů a úspěchy terapií. Tyto poznatky povedou k efektivnějšímu rozvoji diagnostiky a léčby pro řadu vzácných a komplexních onemocnění.

Integrací umělé inteligence, aby důkladně zkoumala biologické vstupy a translaciční modely, může odvětví odemknout plný potenciál umělé inteligence, aby transformovalo vývoj léků a přineslo průlomové výsledky, které řeší nezodpovězené medicínské potřeby. Příští kapitola precizní medicíny bude napsána těmi, kteří mohou spojit inovace s dopadem, a BPGbio je připraven vést tuto iniciativu.

Děkuji za skvělý rozhovor, čtenáři, kteří se chtějí dozvědět více, by měli navštívit BPGbio.