John Beeler, Ph.D., SVP of Business Development, BPGbio – Interview-Reihe

John Beeler, Ph.D., SVP of Business Development bei BPGbio, bringt über zwei Jahrzehnte Erfahrung in der Biotechnologie und Geschäftsentwicklung mit, mit umfassender Expertise in neuartigen Therapien. Bevor er zu BPGbio kam, war er zuletzt als Business Development Search & Evaluation Lead bei Bristol-Myers Squibb (BMY ) tätig, wo er eine wichtige Rolle bei der Suche und Bewertung von Lizenzmöglichkeiten und strategischen Partnerschaften spielte.

BPGbio ist ein führendes biologiebasiertes, künstlich intelligencesgetriebenes Biopharma-Unternehmen in der klinischen Phase, das sich auf die Mitochondrienbiologie und die Proteinstabilität konzentriert. Das Unternehmen hat eine umfangreiche Pipeline von künstlich intelligencesgetriebenen Therapien, die Onkologie, seltene Krankheiten und Neurologie umfassen, darunter mehrere in späten klinischen Studien. BPGbios neuartiger Ansatz basiert auf NAi, seiner proprietären Interrogative Biology-Plattform, die durch über 400 US- und internationale Patente geschützt ist; einer der weltweit größten klinisch annotierten nichtstaatlichen Biobanken mit longitudinalen Proben; und exklusivem Zugang zum leistungsstärksten Supercomputer der Welt.

Was inspirierte die NAi-Interrogative-Biology-Plattform, und wie unterscheidet sie sich von anderen Biopharma-Unternehmen, die KI nutzen?

Seit ich zu BPGbio gekommen bin, bin ich ständig von der Tiefe der Innovation und der langfristigen Vision beeindruckt, die in die Entwicklung der NAi-Interrogative-Biology-Plattform investiert wurde. Als jemand, der zwei Jahrzehnte in der Biotechnologie und Geschäftsentwicklung verbracht hat und eine breite Palette von Plattformen und Unternehmen bewertet hat, kann ich sagen, dass NAi durch seine biologiebasierte Grundlage und die Tiefe der Daten, die sie auswertet, hervorsticht.

BPGbio war eines der ersten Unternehmen, das KI für die Arzneimittelentdeckung einsetzte. Im Laufe der letzten 15 Jahre hat das Team NAi in eine Plattform integriert, die proprietäre Multi-Omics-Daten und eine der weltweit größten longitudinalen Biobanken umfasst. Im Gegensatz zu anderen Unternehmen, die auf schmale Technologien oder öffentliche Datensätze für ein einzelnes Krankheitsentdeckungsprogramm angewiesen sind, integrieren wir Multi-Omics-Fähigkeiten mit unserer eigenen proprietären Biobank, die Hunderttausende von longitudinalen, klinisch annotierten Proben enthält, und verwenden kausale Bayes-KI, nicht generative KI-Modellierung, um biologisch basierte Erkenntnisse zu gewinnen, die fast jede Phase der Arzneimittelentdeckung und -entwicklung beeinflussen können. Wir identifizieren nicht nur Ziele; wir verwenden KI, um unsere klinischen Studien zu entwerfen, die Ergebnisse unserer klinischen Studien zu verstehen und unsere Behandlungsansätze zu verfeinern.

Unsere Ergebnisse sprechen für sich: Wir haben eine der fortschrittlichsten und robustesten klinischen Pipelines in der KI-Biotech-Industrie. Diese Pipeline umfasst zwei aktive Phase-2-Studien bei aggressiven Krebsarten, mehrere Phase-3-fähige Programme und über hundert neuartige Ziele und Biomarker, die wir mit unseren KI-Modellen identifiziert haben.

Können Sie uns erklären, wie BPGbios biologiebasierte Herangehensweise den Arzneimittelentdeckungsprozess beschleunigt und risikominimiert?

Die Arzneimittelentwicklung hat eine Erfolgsrate von etwa zehn Prozent bei der FDA-Zulassung, was die erheblichen Risiken und Herausforderungen widerspiegelt, die mit der Markteinführung eines neuen Arzneimittels verbunden sind. Daher ist es nicht wichtig, wie schnell und wie viele Ziele entdeckt werden; es zählt die Qualität.

Während KI den Entdeckungsprozess beschleunigen kann, ändert die Anwendung von KI, insbesondere generativer KI, auf die gleichen öffentlichen Datensätze, die im traditionellen Arzneimittelentdeckungsprozess verwendet werden, nicht unbedingt die Ergebnisse klinischer Studien, was letztendlich das Einzige ist, was zählt.

Unser biologiebasierte Ansatz stellt sicher, dass die Qualität, Tiefe, Genauigkeit, Vollständigkeit und Menge der Daten, die an unsere KI-Modelle geliefert werden, hoch sind. In unserer Multi-Omics-Analyse gehen wir weit über die Analyse von RNA und DNA hinaus. Zusätzlich zu Genomik und Transkriptomik profilieren unsere Wissenschaftler Proteomik, Lipidomik und Metabolomik auf allen Ebenen der menschlichen Biologie – Organ, Gewebe, Zelle und Organell – und füttern die massiven, unvoreingenommenen Multi-Omics-Daten in unsere kausalen KI-Modelle für neue Erkenntnisse.

Dieser breite, KI-gestützte Ansatz ermöglicht es uns, über die Krankheitsbereiche hinauszugehen und die “Ursache” schneller zu finden. Nachdem KI uns geholfen hat, die “Ursache” zu finden, und bevor wir zu klinischen Studien übergehen, kehren wir in das nasse Labor zurück, um die Erkenntnisse aus KI zu validieren, dass sie genau sind. Der Fokus auf die menschliche Biologie hilft uns, unseren Entdeckungs- und Entwicklungsprozess zu beschleunigen und zu risikominimieren.

Dieser geschlossene Ansatz reduziert die Unsicherheit und minimiert letztendlich das Risiko des Entwicklungsprozesses. Aus meiner Perspektive in der Geschäftsentwicklung ist dies entscheidend, um Vertrauen bei potenziellen Partnern aufzubauen – weil unser Ansatz die Erfolgsaussichten von Anfang an verbessert.

Wie verbessert die Integration von KI mit dem weltweit leistungsstärksten Supercomputer, Frontier, Ihre Fähigkeit, Patientendaten zu analysieren und Arzneimittelziele zu identifizieren?

Durch eine Partnerschaft mit dem US-Energieministerium haben wir exklusiven Zugang zum Frontier-Supercomputer im Oak Ridge National Lab für die Arzneimittelanalyse. Dieser Supercomputer kann 1,35 Quintillionen Berechnungen pro Sekunde durchführen.

Diese Rechenleistung ermöglicht es uns, unsere massive Datensammlung zu nutzen, um Muster, Korrelationen, Kausalitäten und handhabbare Erkenntnisse zu identifizieren, die ansonsten in kleineren Analysen verborgen blieben, und reduziert die Zeit, die benötigt wird, von Monaten auf Stunden.

Beispielsweise haben wir während der COVID-19-Pandemie die elektronischen Patientenakten (EMR) von 280.000 Patienten zusammen mit ihren klinischen Informationen analysiert. Wir haben genetische Risikofaktoren für bestimmte ethnische Gruppen identifiziert, was den Weg für personalisierte Medizin ebnete. Wir haben 1,2 Milliarden verschiedene Materialien analysiert, um potenzielle Behandlungen für COVID-19 in nur wenigen Stunden zu entdecken.

Aus kommerzieller Sicht ermöglicht uns diese Rechenleistung, Erkenntnisse schneller und effektiver als andere zu gewinnen, was die Zeit bis zur Partnerschaft, klinischen Studien und letztendlich zum Patientennutzen beschleunigt.

BPGbio hat klinische Programme bei Glioblastom und Pankreaskrebs. Welche einzigartigen Erkenntnisse hat die NAi-Plattform in diesen Bereichen gewonnen, und wie haben sie Ihre Studien geprägt?

BPGbio führt derzeit eine Phase-2b-Studie bei Glioblastom (GBM) durch und hat eine Phase-2a-Studie bei Pankreaskrebs mit unserem Wirkstoffkandidaten BPM31510 abgeschlossen.

Durch die NAi-Plattform haben wir verstanden, dass die meisten aggressiven soliden Tumoren durch mitochondriale Dysfunktion im Tumormilieu verursacht werden. BPM31510 ist eine Ubidecarenon-haltige Nanodispersion mit anti-krebsbedingten Effekten, die durch molekulare Mechanismen in den Mitochondrien vermittelt werden, die den Prozess des regulierten Krebszellentods auslösen. Wir haben eine offene 128-Patienten-Phase-1-Studie mit BPM31510 durchgeführt, und die Ergebnisse der klinischen Studie bestätigten die Erkenntnisse, die NAi entdeckt hatte. NAi hat uns anschließend geholfen, fast jeden Aspekt dieser Therapien zu optimieren, von der optimalen Dosierung und Zeitplanung bis zur Patientenauswahl. Unsere GBM-Studie ist derzeit in der Rekrutierungsphase, und wir erwarten, unsere GBM-Phase-2-Studien-Ergebnisse noch in diesem Jahr zu veröffentlichen.

Seltene Krankheiten wie primäre CoQ10-Defizienz und Epidermolysis bullosa sind ein wichtiger Schwerpunkt für BPGbio. Welche Herausforderungen und Chancen sehen Sie bei der Bekämpfung dieser Krankheiten?

Seltene pädiatrische Krankheiten fehlen oft wirksame Behandlungsoptionen aufgrund ihrer Komplexität und geringen Prävalenz, und Kinder mit diesen Krankheiten haben in der Regel eine kurze Lebenserwartung. Dies stellt Herausforderungen bei der Rekrutierung für Studien, der regulatorischen Navigation und der therapeutischen Entwicklung dar.

Bei BPGbio sind wir stolz, diese komplexen Herausforderungen anzunehmen. Unser Leitverbindungsmittel, BPM31510, hat mehrere Designationen von der FDA erhalten, darunter die Designation als Arzneimittel für seltene Krankheiten und die Designation für seltene pädiatrische Krankheiten, für beide primäre CoQ10-Defizienz und Epidermolysis bullosa (EB). Dies sind wichtige Meilensteine, die das klinische Potenzial unserer Programme widerspiegeln und die Tür zu Prioritätsprüfungs-Gutscheinen bei Zulassung öffnen.

Wir planen eine Phase-3-Studie für primäre CoQ10-Defizienz und erkunden aktiv Partnerschaften, um unser EB-Programm voranzutreiben. Dazu gehört die Bewertung von topischen Formulierungen als Behandlungsoptionen. Wir glauben, dass BPGbios Plattform einen transformativen Einfluss in diesem Bereich haben kann.

Bayes-KI spielt eine wichtige Rolle in Ihrer Plattform. Wie hilft sie speziell bei der Identifizierung neuer Arzneimittelziele oder Biomarker?

Bayes-KI ermöglicht es unserer Plattform, über die Identifizierung von Assoziationen hinauszugehen und Ursache-Wirkungs-Beziehungen aufzudecken, die Krankheiten antreiben. Sie modelliert Unsicherheit, berücksichtigt Datenvariabilität und generiert hochgradig robuste Vorhersagen, die therapeutische und Biomarker-Entdeckung leiten.

Indem wir longitudinale Multi-Omics- und klinische Daten integrieren, können unsere Modelle die biologischen Mechanismen hinter der Krankheitsprogression und die optimalen Interventionspunkte identifizieren. Dies macht den Entdeckungsprozess präziser und die nachgelagerte Entwicklung vorhersehbarer.

Aus strategischer Sicht ist dies unglaublich wertvoll. Die Validierung dessen, was zu Ziel und warum es biologisch wichtig ist, ändert, wie man Programme priorisiert, Studien entwirft und mit Partnern spricht. Es baut Vertrauen in die Wissenschaft auf.

Ihre Arbeit an E2-Enzymen für die gezielte Proteinabbau ist bahnbrechend. Wie überwand die NAi-Plattform die traditionellen Herausforderungen bei der Zielsetzung “undruggbarer” Proteine?

BPGbios E2-basiertes Programm für die gezielte Proteinabbau ist eines der aufregendsten und innovativsten Bereiche in unserer Pipeline. Traditionelle Ansätze für die gezielte Proteinabbau basieren auf E3-Ligasen, die den Zielbereich begrenzen und zu Arzneimittelresistenz führen können. Unser Ansatz verwendet post-translationell modifizierte E2-Enzymkomplexe, die durch die NAi-Plattform aufgedeckt wurden, um das druggbare Proteom zu erweitern.

Dies ist ein First-in-Class-Ansatz, und der frühe Zugang, den wir sehen, hat Aufmerksamkeit in der gesamten Pharmaindustrie und Biotech-Branche erregt. Wir wenden dies derzeit auf Onkologie, Neurologie und seltene Krankheiten an. Es ist ein großartiges Beispiel dafür, wie NAi nicht nur die Entdeckung unterstützt, sondern uns auch ermöglicht, über das hinaus zu denken, was in der Arzneimittelentwicklung möglich ist.

Wie balanciert BPGbio KI-gesteuerte Erkenntnisse mit menschlicher Aufsicht, um die Gültigkeit Ihrer Entdeckungen sicherzustellen?

Bei BPGbio sehen wir KI als ein leistungsstarkes Werkzeug, aber nicht als Ersatz für menschliche Expertise. Unsere KI-gesteuerten Erkenntnisse basieren auf hochwertigen biologischen Daten und werden kontinuierlich von unseren Teams von Biologen, Klinikern und Datenwissenschaftlern validiert.

Diese Zusammenarbeit stellt sicher, dass jede Erkenntnis in biologischen und klinischen Kontexten betrachtet wird. Es ist einer der Gründe, warum BPGbio eine so hohe Erfolgsrate in klinischen Studien erzielt hat – wir kombinieren die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit von KI mit der wissenschaftlichen Strenge und dem Urteilsvermögen, das nur erfahrene Experten mitbringen können.

Welches Potenzial sehen Sie für KI-entdeckte Biomarker, um die frühe Diagnose bei Krankheiten wie Morbus Parkinson zu revolutionieren?

Die Macht unserer Plattform liegt in ihrer Fähigkeit, die Biologie umfassend und tief zu untersuchen – wenn NAi also ein Ziel für therapeutische Zwecke entdeckt, kann es oft auch diagnostisch verwendet werden.

Bei Morbus Parkinson haben wir Systembiologie-Modelle mithilfe von Patientenproben von fast 400 Personen vom Parkinson-Institut aufgebaut und N-Acetylputrescin (NAP) als neuen Blut-basierten Biomarker identifiziert. Wir haben es durch ein CLIA-zertifiziertes Diagnose-Panel validiert, und unsere veröffentlichte Studie zeigte, dass die Kombination mit klinischen Merkmalen wie Geruchsverlust und REM-Schlafstörung das diagnostische Panel signifikant verbessert und die frühe Risikobewertung ermöglicht. Dies hat das Potenzial, frühere Interventionen und bessere Patientenergebnisse zu ermöglichen.

Welche Rolle sehen Sie BPGbio bei der Gestaltung der Zukunft der Präzisionsmedizin?

Es gibt keine Ein-Größe-passt-für-alle-Lösung bei der Behandlung von Patienten. Biologie-basierte KI hat das Potenzial, die Präzisionsmedizin zu revolutionieren, indem sie neue Erkenntnisse entdeckt, die Patienten unterteilen, die Studiendesigns verbessern, die Patientenstratifizierung und die therapeutischen Erfolgsraten verbessern. Diese Erkenntnisse werden zu einer effizienteren Entwicklung von Diagnosen und Behandlungen für eine Reihe von seltenen und komplexen Krankheiten führen.

Durch die Nutzung von KI, um biologische Eingaben und translatable Modelle sorgfältig zu untersuchen, kann die Branche das volle Potenzial von KI nutzen, um die Arzneimittelentwicklung zu revolutionieren und Durchbrüche zu erzielen, die ungedeckte medizinische Bedürfnisse ansprechen. Das nächste Kapitel der Präzisionsmedizin wird von denen geschrieben, die Innovation mit Auswirkung verbinden können, und BPGbio ist bereit, diese Herausforderung anzunehmen. Vielen Dank für das großartige Interview. Leser, die mehr erfahren möchten, sollten BPGbio besuchen.