John Beeler, Ph.D., SVP de Desarrollo de Negocios, BPGbio – Serie de Entrevistas

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

BPGbio es una empresa de biotecnología clínica líder que se centra en la biología de las mitocondrias y la homeostasis de las proteínas, utilizando inteligencia artificial. La empresa tiene una cartera profunda de terapias desarrolladas con inteligencia artificial que abarcan la oncología, las enfermedades raras y la neurología, incluyendo varias en ensayos clínicos de fase avanzada. El enfoque novedoso de BPGbio se basa en NAi, su plataforma de Biología Interrogativa propietaria, protegida por más de 400 patentes estadounidenses e internacionales; una de las biobancos clínicos no gubernamentales más grandes del mundo con muestras longitudinales; y acceso exclusivo al supercomputador más potente del mundo.

¿Qué inspiró la plataforma de Biología Interrogativa NAi, y cómo la diferencia BPGbio de otras empresas de biotecnología que utilizan inteligencia artificial?

Desde que me uní a BPGbio, he estado constantemente impresionado por la profundidad de la innovación y la 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 de negocios, evaluando una amplia gama de plataformas y empresas, puedo decir que NAi se destaca por su fundamento de biología y la profundidad de los datos que interroga.

BPGbio fue una de las primeras en pionera en el uso de la inteligencia artificial para el descubrimiento de fármacos. Durante los últimos 15 años, el equipo ha perfeccionado NAi en una plataforma que integra datos multiómicos propietarios y una de las 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 clínicas longitudinales y utilizamos inteligencia artificial bayesiana causal, no modelado de inteligencia artificial generativa, para descubrir conocimientos biológicos que pueden informar prácticamente cualquier etapa del descubrimiento de fármacos y aumentar la probabilidad de éxito en el desarrollo clínico. No solo estamos identificando objetivos; estamos utilizando la inteligencia artificial 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 de biotecnología de inteligencia artificial. 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 inteligencia artificial.

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

El desarrollo de fármacos tiene una tasa de éxito aproximada del diez por ciento 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 lo rápido que se descubren los objetivos ni la cantidad de objetivos que se descubren lo que importa; lo que importa es la calidad.

Si bien la inteligencia artificial puede ayudar a acelerar el proceso de descubrimiento, aplicar la inteligencia artificial, especialmente la inteligencia artificial 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 de biología primero garantiza la calidad, la profundidad, la precisión, la exhaustividad y la cantidad de los datos que se alimentan a nuestros modelos de inteligencia artificial. En nuestro análisis multiómico, vamos mucho 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 inteligencia artificial causal para obtener conocimientos novedosos.

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

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

¿Cómo integra la inteligencia artificial con el supercomputador más rápido del mundo, Frontier, para mejorar su capacidad para analizar datos de pacientes e identificar objetivos de fármacos?

A través de una asociación con el Departamento de Energía de los EE. UU., tenemos acceso exclusivo al supercomputador Frontier en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge para el análisis de desarrollo de fármacos. Este supercomputador puede realizar 1,35 quintillones de cálculos por segundo.

Este poder computacional nos permite utilizar nuestro conjunto de datos masivo para identificar patrones, correlaciones, causalidades y conocimientos aprovechables que de otra manera permanecerían ocultos en análisis a menor escala y reducir el tiempo necesario de meses a horas.

Por ejemplo, durante 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 COVID en solo horas.

Desde una perspectiva comercial, este poder computacional nos permite desbloquear conocimientos 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 conocimientos únicos ha descubierto la plataforma NAi en estas áreas y cómo han dado forma a sus ensayos?

BPGbio está activamente realizando 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 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 nanodispersión que contiene ubidecarenone 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 conocimientos que NAi había descubierto. NAi ha ayudado posteriormente a optimizar prácticamente todos los aspectos de estas terapias, desde la dosificación óptima y el momento 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 tarde 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. Eso presenta desafíos para el reclutamiento de ensayos, la navegación regulatoria y el desarrollo terapéutico.

En BPGbio, nos enorgullecemos de asumir 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 inteligencia artificial bayesiana desempeña un papel significativo en su plataforma. ¿Cómo ayuda específicamente a identificar objetivos de fármacos o biomarcadores novedosos?

La inteligencia artificial 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 biológicamente importante 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 farmacológicas” en su trabajo sobre enzimas E2 para la degradación de proteínas dirigida?

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

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 también nos permite replantearnos lo que es posible en el desarrollo de fármacos.

¿Cómo equilibra BPGbio los conocimientos impulsados por la inteligencia artificial con la supervisión humana para garantizar la validez de sus descubrimientos?

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

Esta colaboración garantiza que cada conocimiento se ponga en contexto biológico y clínico. 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 inteligencia artificial con la rigidez científica y el juicio que solo pueden aportar expertos experimentados.

¿Qué potencial ve para que los biomarcadores descubiertos por la inteligencia artificial 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 descubrimos N-acetilputrescina (NAP) como un biomarcador novedoso basado en la 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 inteligencia artificial basada en la biología tiene el potencial de transformar la medicina de precisión al descubrir conocimientos 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 conocimientos conducirán a un desarrollo más eficiente de diagnósticos y tratamientos para una serie de enfermedades raras y complejas.

Al aprovechar la inteligencia artificial para interrogar rigurosamente las entradas biológicas y los modelos de traducción, la industria puede desbloquear todo el potencial de la inteligencia artificial 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 esfuerzo.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar BPGbio.