Niven Narain, CEO y Presidente de BERG Health – Serie de Entrevistas

Niven Narain, es el CEO y Presidente de BERG Health, una empresa de biotecnología clínica impulsada por inteligencia artificial que adopta un enfoque audaz “Back to Biology^™” en la atención médica. Al aprovechar una plataforma de inteligencia-propia – Interrogative Biology^®, el objetivo es cartografiar las enfermedades y revolucionar los tratamientos para pacientes en todo el mundo.

Usted es uno de los co-fundadores de BERG Health. ¿Qué lo inspiró a lanzar una startup que fusionara la inteligencia artificial con la biotecnología?

Verdaderamente, mi inspiración y visión vinieron de la frustración por el proceso metódico, predecible y largo, y costoso de desarrollo de fármacos que lleva 12-14 años y más de $2.6 mil millones para avanzar un tratamiento de fármacos al mercado. Además, Berg estaba interesado en eliminar los sesgos del proceso y quería definir una ruta que fuera centrada en el paciente. Nuestro enfoque combina los datos de un paciente, que han sido profundamente seleccionados para las capas completas de biología, con un sistema de inteligencia artificial bayesiano de backend para canalizar todos los datos del paciente, y a su vez, impulsar hipótesis.

¿Cuáles son algunas de las enfermedades o cánceres que se están tratando de erradicar?

Estamos tratando enfermedades en áreas como oncología, neurología y enfermedades raras, incluyendo:

• Enfermedades inmunológicas / inflamatorias (LUPUS)
• Enfermedades cardiovasculares y metabólicas (Diabetes, NASH/NAFLD)
• Enfermedades neurológicas (Enfermedad de Parkinson, Enfermedad de Alzheimer y Trastornos del Espectro Autista)
• Enfermedades raras (Epidermolisis Bullosa)
• Varios cánceres (Glioblastoma, Páncreas, Mama, Próstata y otros cánceres altamente agresivos)

BERG Health utiliza su plataforma propia Interrogative Biology para cartografiar enfermedades y opciones de tratamiento. ¿Podría explicar qué es precisamente Interrogative Biology?

La plataforma abarca un proceso en el que se construye un modelo de enfermedad específica a partir de biospecímenes derivados de humanos (haciéndolo relevante para la enfermedad humana en lugar de modelos animales sustitutos). El modelo de enfermedad se somete a un perfil molecular integral (desfragmentación multi-ómica – genómica, transcriptómica, proteómica, lipidómica, metabolómica) para generar billones de puntos de datos moleculares. Estos datos se integran con la información del paciente individual (información clínica y de mundo real) utilizando el algoritmo de inteligencia artificial bayesiana propio de BERG para generar mapas moleculares de enfermedad que se comparan con controles no enfermos para identificar la biología novedosa subyacente a la enfermedad. La salida se somete luego a técnicas de validación húmeda rigurosas para modelos funcionales de enfermedad y CRISPR.

¿Puede explicar cómo BERG Health fomenta la innovación?

BERG colabora con instituciones académicas y clínicas / médicas para generar biobancos de biospecímenes de alta calidad y anotados clínicamente para programas de enfermedades específicas. BERG ha construido un equipo de expertos internos que se especializan en algunas de las capacidades multi-ómicas. El equipo también colabora con grupos con experiencia específica para obtener perfiles de datos adicionales, por ejemplo, perfiles genómicos y transcriptómicos que se generan con colaboradores. Colaboramos con instituciones clínicas / médicas líderes y agencias estatales / federales, incluyendo el Departamento de Energía de los Estados Unidos y el Laboratorio Nacional Oak Ridge (ORNL), entre otros. Hemos visto de primera mano la importancia de la colaboración y su papel en la generación de datos de alta fidelidad respaldados por historias médicas y datos del mundo real, un paso esencial para la integración a los modelos biológicos. Las colaboraciones académicas son fundamentales para la validación húmeda de las salidas in silico para generar una base científica novedosa de conocimientos moleculares específicos delineados por la plataforma. Berg también recopila los conocimientos y comentarios de los expertos en el inicio de la construcción de modelos de inteligencia artificial y utiliza estas colaboraciones para realizar una validación independiente de la salida de la plataforma.

¿Puede describir cómo se utiliza la inteligencia artificial para descubrir elementos que desencadenan enfermedades o cánceres?

La inteligencia artificial bayesiana de BERG utiliza datos generados / curados internamente para el descubrimiento de novo de desencadenantes de enfermedad específicos – identificar objetivos para el tratamiento, biomarcadores para el diagnóstico, la etapa / estratificación, diagnósticos de acompañamiento para la respuesta / resultado y la cartografía molecular longitudinal para generar huellas dactilares de respuesta y eventos adversos. La inteligencia artificial compara modelos de enfermedad frente a poblaciones no enfermas y la red “delta” infiere los puntos de desencadenamiento de la enfermedad.

¿Cuáles son algunas de las formas en que la inteligencia artificial ayuda a ubicar biomarcadores en pacientes que no responden a ciertas terapias o vacunas?

Al capturar la narrativa completa de la biología del paciente a través del análisis multi-ómico y emplear la inferencia causal bayesiana de muestras de pacientes longitudinales, BERG es capaz de identificar señales de respuesta a terapias conocidas, oportunidades de reutilización y firmas de entidades moleculares que impactan el título de virus y la durabilidad de la respuesta de las vacunas. El análisis multi-ómico va más allá del genoma y permite identificar factores circulantes que impactan los resultados de salud.

¿Cuáles son algunos de los fármacos actuales en su cartera?

BERG tiene varios programas en desarrollo clínico y preclínico con los activos más maduros en oncología y enfermedades neurológicas.

• En oncología, BPM 31510-IV es una molécula pequeña novedosa que apunta al metabolismo de las células cancerosas y ha completado con éxito una Fase 1 (seguridad / tolerabilidad) en tumores sólidos y cáncer de cerebro (GBM). BPM 31510-IV Fase 2 (eficacia, cáncer de páncreas). Esto está actualmente en desarrollo clínico para GBM (Fase 2/3) y Fase 3 de cáncer de páncreas.
• BPM 31510-Topical – Completó con éxito la Fase 1 en Epidermolisis Bullosa (Enfermedad rara / Designación de huérfana), planeando el desarrollo clínico de Fase 2/3.
• BPM 31510-Oral – Completó con éxito la Fase 1 oral en voluntarios humanos sanos, en las primeras etapas de planificación del desarrollo clínico de Fase 2 para indicaciones de oncología / no oncología.
• BPM 31543 es una molécula pequeña para la prevención de la alopecia inducida por la quimioterapia. La seguridad y tolerabilidad con señales de eficacia iniciales han sido establecidas en un ensayo clínico de Fase 1. Este activo está actualmente en planificación para el desarrollo clínico de Fase 2/3.
• BPM 42522 – 1ª molécula pequeña de clase que apunta a un objetivo novedoso identificado por la plataforma de BERG en la vía de la ubiquitina proteosoma en los estudios de habilitación para los estudios de primera administración en humanos en oncología en el primer trimestre de 2021.
• Un objetivo novedoso identificado para la enfermedad de Parkinson está actualmente en esfuerzos de descubrimiento de fármacos.

BERG Health ha colaborado recientemente con el Laboratorio Nacional Oak Ridge del Departamento de Energía. ¿Podría darnos algunos detalles sobre lo que implica esta colaboración?

La plataforma de BERG tiene la capacidad de generar una lista de posibles objetivos para la intervención de la enfermedad. La supercomputadora Summit en ORNL tiene las capacidades para analizar estructuras moleculares integrales de estos objetivos e identificar moléculas de fármacos pequeñas que pueden ser utilizadas para la validación rápida de los objetivos, lo que conduce a tiempos de validación / descubrimiento de fármacos más cortos para nuevos tratamientos. El poder de las capacidades computacionales de Summit reduce el proceso de descubrimiento de fármacos de varios meses / años a solo unas horas / días para generar “hits” iniciales de moléculas de fármacos de alta calidad. La colaboración BERG-ORNL proporciona la base para la identificación rápida de objetivos novedosos específicos de la enfermedad y el proceso de descubrimiento de fármacos asociado. Además, permite la generación fluida de tuberías de productos específicos de la enfermedad preparadas para el desarrollo clínico. El impacto principal de esta colaboración es en el tiempo / costo de descubrimiento y desarrollo de nuevos fármacos.

El COVID-19 está obviamente en la mente de todos, ¿cómo está ayudando BERG Health en este esfuerzo?

La plataforma de biología interrogativa habilitada por inteligencia artificial de BERG se ha utilizado para generar un modelo específico de COVID-19, lo que ha llevado a la identificación de varios objetivos conocidos y novedosos con el potencial de impactar el curso de la infección y la reutilización de fármacos aprobados para minimizar / mitigar los resultados clínicos. A través de nuestra colaboración activa con ORNL, estamos actualmente involucrados en el descubrimiento y desarrollo de moléculas pequeñas contra objetivos novedosos para el posible tratamiento del COVID-19.

Gracias por la entrevista, los lectores que deseen aprender más pueden visitar BERG Health.