John Beeler, Ph.D., Vicepresidente de Desarrollo Comercial, BPGbio – Serie de Entrevistas

John Beeler, Ph.D., Vicepresidente de Desarrollo Comercial en BPGbio, aporta más de dos décadas de experiencia en biotecnología y desarrollo comercial, con amplia experiencia en terapias novedosas. Antes de unirse a BPGbio, se desempeñó como Líder de Búsqueda y Evaluación de Desarrollo Comercial en Bristol-Myers Squibb (BMY ), donde fue fundamental para encontrar y evaluar oportunidades de licencia y asociaciones estratégicas.

BPGbio es una empresa biofarmacéutica clínica de vanguardia impulsada por IA, centrada en biología mitocondrial y homeostasis proteica. La empresa tiene una cartera profunda de terapias desarrolladas con IA que abarcan oncología, enfermedades raras y neurología, incluyendo varios ensayos clínicos en fase avanzada. El enfoque novedoso de BPGbio se basa en NAi, su plataforma de Biología Interrogativa propiedad, protegida por más de 400 patentes estadounidenses e internacionales; una de las biobancos clínicamente anotados no gubernamentales más grandes del mundo con muestras longitudinales; y acceso exclusivo a la supercomputadora más potente del mundo.

¿Qué inspiró la plataforma de Biología Interrogativa NAi, y cómo la diferencia BPGbio de otras empresas biofarmacéuticas que utilizan IA?

Desde que me uní a BPGbio, he estado constantemente impresionado por la profundidad de innovación y visión a largo plazo que se invirtió en la construcción de la plataforma de Biología Interrogativa NAi. Como alguien que ha pasado dos décadas en biotecnología y desarrollo comercial, evaluando una amplia gama de plataformas y empresas, puedo decir que NAi se destaca por su fundamento biológico y la profundidad de los datos que interroga.

BPGbio fue una de las primeras empresas en pionera en el uso de IA para el descubrimiento de fármacos. Durante los últimos 15 años, el equipo ha perfeccionado NAi en una plataforma que integra datos multiómicos propietarios y uno de los biobancos longitudinales más grandes del mundo. A diferencia de otras empresas que confían en tecnologías estrechas o conjuntos de datos públicos para un programa de descubrimiento de enfermedades, integramos capacidades multiómicas con nuestro propio biobanco propietario que alberga cientos de miles de muestras clínicamente anotadas y utilizamos IA bayesiana causal, no modelado de IA generativa, para descubrir insights biológicamente basados que pueden informar virtualmente cualquier etapa del descubrimiento de fármacos y aumentar la probabilidad de éxito en el desarrollo clínico. No solo identificamos objetivos; utilizamos IA para diseñar nuestros ensayos clínicos, entender los resultados de nuestros ensayos clínicos y perfeccionar nuestros enfoques de tratamiento.

Nuestros resultados hablan por sí mismos: Tenemos una de las carteras clínicas más avanzadas y robustas en la industria biofarmacéutica de IA. Esta cartera incluye dos ensayos de fase 2 activos en cánceres agresivos, múltiples programas listos para la fase 3 y más de cien objetivos y biomarcadores novedosos que hemos identificado utilizando nuestros modelos de IA.

¿Puede explicarnos cómo el enfoque biológico de BPGbio acelera y reduce el riesgo del proceso de descubrimiento de fármacos?

El desarrollo de fármacos tiene una tasa de éxito del aproximadamente 10% para la aprobación de la FDA, lo que refleja los riesgos y desafíos sustanciales asociados con llevar un nuevo fármaco al mercado. Por lo tanto, no es cuestión de cuánto tiempo y cuántos objetivos se descubran, sino que cuenta la calidad.

Si bien la IA puede ayudar a acelerar el proceso de descubrimiento, aplicar IA, especialmente IA generativa, a los mismos conjuntos de datos públicos utilizados en el proceso tradicional de descubrimiento de fármacos, no necesariamente cambiará los resultados de los ensayos clínicos, que es lo único que importa en última instancia.

Nuestro enfoque biológico garantiza la calidad, profundidad, precisión, exhaustividad y cantidad de los datos que se alimentan a nuestros modelos de IA. En nuestro análisis multiómico, vamos más allá del análisis de ARN y ADN. Además de la genómica y la transcriptómica, nuestros científicos perfilan la proteómica, la lipidómica y la metabolómica en todas las capas de la biología humana: órgano, tejido, célula y organelo; y alimentamos los datos multiómicos masivos y sesgados a nuestros modelos de IA causal para obtener insights novedosos.

Este enfoque integral nos permite mirar más allá del área de la enfermedad para encontrar la “causa raíz” más rápidamente. Después de que la IA ayuda a encontrar la “causa raíz” y antes de que vayamos a los ensayos clínicos, regresamos al laboratorio húmedo para validar que los insights de la IA son precisos. El enfoque en la biología humana nos permite acelerar y reducir el riesgo de nuestro proceso de descubrimiento y desarrollo.

Este enfoque de circuito cerrado reduce la incertidumbre y, en última instancia, reduce el riesgo del proceso de desarrollo. Desde mi perspectiva en el desarrollo comercial, esto es clave para generar confianza con los posibles socios, ya que nuestro enfoque mejora la probabilidad de éxito desde el principio.

¿Cómo integra BPGbio la IA con la supercomputadora más rápida del mundo, Frontier, para mejorar su capacidad para analizar datos de pacientes e identificar objetivos de fármacos?

Gracias a una asociación con el Departamento de Energía de los EE. UU., tenemos acceso exclusivo a la supercomputadora Frontier en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge para el análisis de desarrollo de fármacos. Esta supercomputadora puede realizar 1,35 quintillones de cálculos por segundo.

Esta potencia computacional nos permite utilizar nuestro conjunto de datos masivo para identificar patrones, correlaciones, causaciones y insights accionables que de otra manera permanecerían ocultos en análisis a menor escala y reducir el tiempo necesario de meses a horas.

Por ejemplo, durante la COVID, analizamos los registros médicos electrónicos (EMR) de 280,000 pacientes junto con su información clínica. Identificamos factores de riesgo genéticos para grupos étnicos específicos, allanando el camino para la medicina personalizada. Analizamos 1,2 mil millones de materiales diferentes para descubrir posibles tratamientos para la COVID en solo horas.

Desde una perspectiva comercial, esta potencia computacional nos permite desbloquear insights más rápido y de manera más efectiva que otros, acelerando el tiempo hasta la asociación, los ensayos clínicos y, en última instancia, el beneficio para el paciente.

BPGbio tiene programas clínicos en glioblastoma y cáncer de páncreas. ¿Qué insights novedosos ha descubierto la plataforma NAi en estas áreas y cómo han influido en sus ensayos?

BPGbio está activamente llevando a cabo un ensayo de fase 2b en glioblastoma (GBM) y ha completado un ensayo de fase 2a para el cáncer de páncreas, ambos ensayos con nuestro candidato a fármaco de molécula pequeña BPM31510.

A través de la plataforma NAi, entendimos que la mayoría de los tumores sólidos agresivos son causados por la disfunción mitocondrial en el entorno del tumor. BPM31510 es una nanopartícula que contiene ubidecarenona con efectos anticancerígenos mediados por mecanismos moleculares en las mitocondrias que desencadenan el proceso de muerte celular regulada. Realizamos un estudio de ensayo clínico de fase 1 abierto con 128 pacientes con BPM31510, y los resultados del ensayo clínico confirmaron los insights que NAi había descubierto. NAi nos ha ayudado posteriormente a optimizar virtualmente todos los aspectos de estas terapias, desde la dosificación y el momento óptimos hasta la selección de pacientes. Nuestro ensayo de GBM actualmente está en proceso de reclutamiento y esperamos informar los resultados de nuestro ensayo de fase 2 de GBM más adelante este año.

Enfermedades raras como la deficiencia primaria de CoQ10 y la epidermólisis bullosa son un enfoque clave para BPGbio. ¿Qué desafíos y oportunidades ve en el abordaje de estas condiciones?

Las enfermedades pediátricas raras a menudo carecen de opciones de tratamiento efectivas debido a su complejidad y baja prevalencia, y los niños con estas condiciones generalmente enfrentan una expectativa de vida corta. Esto presenta desafíos para el reclutamiento de ensayos, la navegación regulatoria y el desarrollo terapéutico.

En BPGbio, nos enorgullecemos de abordar estos desafíos complejos. Nuestro compuesto principal, BPM31510, ha recibido múltiples designaciones de la FDA, incluyendo la designación de fármaco huérfano y la designación de enfermedad pediátrica rara, para la deficiencia primaria de CoQ10 y la epidermólisis bullosa (EB). Estos son hitos importantes que reflejan el potencial clínico de nuestros programas y abren la puerta a vales de revisión prioritaria upon aprobación.

Estamos planeando un ensayo de fase 3 para la deficiencia primaria de CoQ10 y estamos explorando activamente asociaciones para avanzar en nuestro programa de EB. Esto incluye la evaluación de formulaciones tópicas como opciones de tratamiento. Creemos que la plataforma de BPGbio puede tener un impacto transformador en este espacio.

La IA bayesiana desempeña un papel significativo en su plataforma. ¿Cómo ayuda específicamente en la identificación de objetivos de fármacos o biomarcadores novedosos?

La IA bayesiana permite que nuestra plataforma vaya más allá de la identificación de asociaciones para descubrir relaciones de causa y efecto que impulsan la enfermedad. Modela la incertidumbre, tiene en cuenta la variabilidad de los datos y genera predicciones muy robustas que guían el descubrimiento terapéutico y de biomarcadores.

Al integrar datos multiómicos y clínicos longitudinales, nuestros modelos pueden identificar los mecanismos biológicos detrás del progreso de la enfermedad y los puntos de intervención óptimos. Esto hace que el proceso de descubrimiento sea más preciso y el desarrollo posterior más predecible.

Desde una perspectiva estratégica, esto es increíblemente valioso. Validar qué objetivo y por qué es importante biológicamente cambia cómo se priorizan los programas, se diseñan los ensayos y se habla con los socios. Genera confianza en la ciencia.

¿Cómo superó la plataforma NAi los desafíos tradicionales en la dirección de “proteínas no medicables” en su trabajo sobre enzimas E2 para la degradación de proteínas dirigida?

El programa de degradación de proteínas dirigida (TPD) basado en enzimas E2 de BPGbio es una de las áreas más emocionantes e innovadoras de nuestra cartera. Los enfoques tradicionales de TPD dependen de ligasas E3, lo que limita el alcance del objetivo y puede conducir a resistencia a los fármacos. Nuestro enfoque utiliza complejos de enzimas E2 modificados post-traduccionalmente, descubiertos por la plataforma NAi, para ampliar el proteoma medicable.

Este es un enfoque de primera clase, y el impulso inicial que estamos viendo ha atraído la atención en todo el sector farmacéutico y biotecnológico. Actualmente estamos aplicando esto a la oncología, la neurología y las enfermedades raras. Es un gran ejemplo de cómo NAi no solo apoya el descubrimiento, sino que nos permite replantearnos lo que es posible en el desarrollo de fármacos.

¿Cómo equilibra BPGbio los insights impulsados por IA con la supervisión humana para garantizar la validez de sus descubrimientos?

En BPGbio, vemos la IA como una herramienta poderosa, pero no como reemplazo de la experiencia humana. Nuestros insights impulsados por IA están fundamentados en datos biológicos de alta calidad y se validan continuamente con nuestros equipos de biólogos, clínicos y científicos de datos.

Esta colaboración garantiza que cada insight se coloque en contextos biológicos y clínicos. Es una de las razones por las que BPGbio ha logrado una tasa de éxito tan alta en los ensayos clínicos: combinamos la velocidad y la escala de la IA con la rigidez científica y el juicio que solo pueden aportar expertos experimentados.

¿Qué potencial ve para que los biomarcadores descubiertos por IA revolucionen el diagnóstico temprano en enfermedades como la de Parkinson?

El poder de nuestra plataforma radica en su capacidad para interrogar la biología de manera amplia y profunda, así que cuando NAi descubre un objetivo para fines terapéuticos, a menudo puede usarse también de manera diagnóstica.

En la enfermedad de Parkinson, construimos modelos de biología de sistemas utilizando muestras de pacientes de casi 400 individuos del Instituto de Parkinson y identificamos la N-acetilputrescina (NAP) como un biomarcador novedoso en sangre. Lo validamos a través de un panel de diagnóstico certificado por CLIA, y nuestro estudio publicado mostró que cuando se combina con características clínicas como la pérdida del olfato y la perturbación del sueño REM, el panel mejora significativamente la precisión del diagnóstico y la evaluación del riesgo temprano. Esto tiene el potencial de permitir una intervención más temprana y mejorar los resultados para los pacientes.

¿Qué papel ve para BPGbio en la configuración del futuro de la medicina de precisión?

No hay un enfoque único para tratar a los pacientes. La IA centrada en la biología tiene el potencial de transformar la medicina de precisión al descubrir insights novedosos que ayuden a subtipificar a los pacientes, mejorando así el diseño de los ensayos, la estratificación de los pacientes y las tasas de éxito terapéutico. Estos insights conducirán a un desarrollo más eficiente de diagnósticos y tratamientos para una serie de enfermedades raras y complejas.

Al aprovechar la IA para interrogar rigurosamente las entradas biológicas y los modelos de traducción, la industria puede desbloquear todo el potencial de la IA para transformar el desarrollo de fármacos y entregar avances que aborden necesidades médicas no satisfechas. El próximo capítulo de la medicina de precisión será escrito por aquellos que puedan emparejar la innovación con el impacto, y BPGbio está listo para liderar ese cargo. Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar BPGbio.