ジョン・ビーラー、Ph.D.、BPGbioの事業開発担当上級副社長 – インタビューシリーズ

ジョン・ビーラー、Ph.D.、BPGbioの事業開発担当上級副社長は、バイオテクノロジーと事業開発における20年以上の経験を持ち、革新的な治療法に関する広範な専門知識を持っています。BPGbioに入社する前に、最近ではBristol-Myers Squibb (BMY ) の事業開発検索および評価リードを務め、ライセンス機会と戦略的パートナーシップの調査および評価において重要な役割を果たしました。

BPGbioは、ミトコンドリア生物学とタンパク質恒常性に焦点を当てた、生物学を先導するAI駆動の臨床段階のバイオファーマ会社です。同社には、がん、希少疾患、神経学を含むAIによって開発された治療薬の深いパイプラインがあり、そのうちのいくつかは臨床試験の最終段階にあります。BPGbioの革新的なアプローチは、NAiという独自の探究生物学プラットフォームによって支えられており、400以上の米国および国際特許で保護されています。また、世界最大の非政府系バイオバンクの一つであり、経時的サンプルを備えています。また、世界で最も強力なスーパーコンピューターへの独占アクセスも持っています。

NAi探究生物学プラットフォームのインスピレーションとは何か、それはBPGbioを他のバイオファーマ会社からどのように見分けることができるか。

BPGbioに入社してから、私はNAi探究生物学プラットフォームの構築に注ぎ込まれた革新と長期的なビジョンの深さに継続的に感銘を受けてきました。バイオテクノロジーと事業開発の分野で20年以上の経験を持ち、幅広いプラットフォームと会社を評価してきた私から言いますが、NAiはその生物学を先導する基盤と、調査するデータの深さにおいて他から異なります。

BPGbioは、薬剤発見にAIを最初に導入した会社の一つです。過去15年間で、チームはNAiを、独自のマルチオミクスデータと世界最大の経時的バイオバンクを統合するプラットフォームに磨き上げてきました。他の会社が狭い技術や単一の疾患発見プログラムのためのパブリックデータセットに頼っているのとは異なり、私たちはマルチオミクス機能と独自のバイオバンクを統合しています。バイオバンクには、数十万件の経時的、臨床的に注釈付けされたサンプルが収蔵されており、因果ベイジアンAIを使用して、生物学に基づく洞察を明らかにし、臨床開発の成功の可能性を高めています。私たちは単にターゲットを特定するのではなく、AIを使用して臨床試験を設計し、臨床試験の結果を理解し、治療アプローチを改良しています。

私たちの結果はそれ自体が話しています。私たちは、AIバイオテック業界で最も進歩的で堅牢な臨床パイプラインの一つを保持しています。このパイプラインには、2つの活性的な第2相試験が含まれており、がんの治療に対する多くの潜在的なターゲットとバイオマーカーを特定しています。

BPGbioの生物学を先導するアプローチは、どのようにして薬剤発見プロセスを加速し、リスクを軽減するのか。

薬剤開発には、FDAの承認までに約10パーセントの成功率しかありません。これは、新薬を市場に導入する際に関わるリスクと課題の大きさを反映しています。したがって、重要なのは、どれだけの速さで、どれだけのターゲットを発見することができるかではなく、質が重要です。

AIは発見プロセスを加速するのに役立つかもしれませんが、特に生成AIを従来の薬剤発見プロセスで使用されるパブリックデータセットに適用するだけでは、最終的に重要な唯一のものである臨床試験の結果を必ずしも変更することはありません。

私たちの生物学を先導するアプローチは、AIモデルに供給されるデータの質、深さ、正確性、包括性、量を保証します。私たちのマルチオミクス分析では、RNAとDNAの分析を超えています。ゲノミクスとトランスクリプトミクスに加えて、プロテオミクス、リピドミクス、代謝物分析をすべての人間の生物学的層で実行しています。組織、組織、細胞、細胞小器官をプロファイリングし、巨大な偏見のないマルチオミクスデータを因果ベイジアンAIモデルに供給して、新しい洞察を得ています。

この広範なAI駆動アプローチにより、疾患領域を超えて「根本原因」をより迅速に特定できます。AIが「根本原因」を特定した後、臨床試験に進む前に、ウェットラボでAIの洞察が正確であることを検証します。人間の生物学に焦点を当てることで、私たちは発見と開発プロセスを加速し、リスクを軽減しています。

その閉じたループアプローチにより、不確実性が軽減され、最終的に開発プロセスがリスクを軽減します。事業開発担当上級副社長として、私の視点から見ると、これは潜在的なパートナーとの信頼を築く上で重要です。私たちのアプローチは、最初から成功の可能性を高めています。

世界で最も強力なスーパーコンピューター、フロンティアとのAIの統合は、患者のデータを分析し、薬剤ターゲットを特定する能力をどのように向上させるのか。

米国エネルギー省とのパートナーシップを通じて、私たちは薬剤開発分析のためにオークリッジ国立研究所のフロンティアスーパーコンピューターへの独占アクセスを保持しています。このスーパーコンピューターは、1秒あたり1.35クインティリオンの計算を実行できます。

この計算能力により、私たちは巨大なデータセットを使用して、他の小規模分析では隠れたままになるパターン、相関関係、因果関係、行動可能な洞察を特定できます。また、必要な時間を月単位から数時間に短縮できます。

例えば、COVID-19の際には、280,000人の患者の電子医療記録と臨床情報を分析し、特定の民族グループの遺伝的リスク要因を特定し、個別化医療の道を開きました。さらに、1.2億種類の材料を分析して、COVID-19の潜在的な治療法を数時間で発見しました。

商業的観点から見ると、この計算能力により、私たちは他社よりも迅速かつ効果的に洞察を解放し、パートナーシップ、臨床試験、最終的に患者の利益への時間を加速させることができます。

BPGbioには、神経膠腫と膵臓がんに関する臨床プログラムがあります。NAiプラットフォームは、これらの分野でどのようなユニークな洞察を明らかにしましたか。臨床試験はどのように形作られましたか。

BPGbioは、神経膠腫（GBM）に対する第2相試験を実施中であり、膵臓がんに対する第2相試験を完了しました。両方の試験で、BPM31510という小分子薬剤候補を使用しています。

NAiプラットフォームを使用して、私たちは、最も攻撃的な固形腫瘍が腫瘍環境におけるミトコンドリア機能不全によって引き起こされることを理解しました。BPM31510は、ミトコンドリアを介した制御されたがん細胞死のプロセスを誘発する分子メカニズムを持つユビデカレノンを含むナノ分散液です。私たちは、BPM31510に対する128名の患者を対象とするオープンラベル第1相試験を実施し、臨床試験の結果はNAiによって発見された洞察を確認しました。NAiは、その後、これらの治療法のほぼすべての側面を最適化するのに役立ちました。神経膠腫の試験は現在進行中であり、今年の後半に神経膠腫の第2相試験の結果を報告する予定です。

プライマリーコエンザイムQ10欠損症や表皮水疱症などの希少疾患はBPGbioの重要な焦点領域です。これらの疾患に対する課題と機会についてはどう考えますか。

希少な小児疾患は、複雑さと低発症率のために効果的な治療法が不足しており、通常、短い予後を持ちます。これは、試験の募集、規制のナビゲーション、治療の開発における課題を提起します。

BPGbioでは、これらの複雑な課題に取り組んでいます。私たちの主な化合物であるBPM31510は、FDAからプライマリーコエンザイムQ10欠損症と表皮水疱症の両方に対して、希少疾患薬および希少小児疾患指定を受けています。これらの指定は、私たちのプログラムの臨床的潜在を反映しており、承認時に優先審査ボウチャーへの道を開いています。

私たちは、プライマリーコエンザイムQ10欠損症に対する第3相試験を計画しており、パートナーシップを通じて表皮水疱症プログラムを推進することを検討しています。これには、治療法としての局所適用剤の評価が含まれます。私たちは、BPGbioのプラットフォームがこの分野で変革的な影響を与えることができると考えています。

ベイズAIはあなたのプラットフォームで重要な役割を果たしています。ベイズAIは、どのようにして新しい薬剤ターゲットまたはバイオマーカーを特定するのに役立ちますか。

ベイズAIにより、私たちのプラットフォームは、関連性を特定するだけでなく、疾患を駆り立てる因果関係を明らかにすることができます。ベイズAIは不確実性をモデル化し、データの変動性を考慮し、治療法とバイオマーカーの発見を導くために非常に堅牢な予測を生成します。

経時的マルチオミクスおよび臨床データを統合することで、私たちのモデルは疾患の進行の背後にある生物学的メカニズムと、最適な介入点を特定できます。これにより、発見プロセスがより正確になり、ダウンストリームの開発がより予測可能になります。

戦略的観点から見ると、これは非常に貴重です。どのターゲットを選択し、どのターゲットが生物学的に重要であるかを検証することは、プログラムの優先順位付け、試験の設計、パートナーとの会話の方法を変えるものです。それは科学に対する信頼を築きます。

ターゲットプロテイン分解に対するE2酵素の研究は画期的です。NAiプラットフォームは、従来の「非標的化可能」ターゲットに対する課題をどのように克服しましたか。

BPGbioのE2酵素を基盤とするターゲットプロテイン分解プログラムは、私たちのパイプラインで最も興奮するべき分野の一つです。従来のターゲットプロテイン分解アプローチはE3リガーゼに依存し、ターゲットの範囲を制限し、薬剤耐性のリスクをもたらします。私たちのアプローチは、NAiプラットフォームによって明らかにされた翻訳後修飾E2酵素複合体を使用して、ターゲット可能なプロテオームを拡大します。

これは、最初のクラスのアプローチであり、初期のトラクションは、製薬およびバイオテックの業界全体で注目を集めています。現在、がん、神経学、希少疾患に適用しています。これは、NAiが発見を支援するだけでなく、薬剤開発の可能性を再定義する方法の優れた例です。

BPGbioは、AI駆動の洞察と人間の監視をどのようにバランスさせて、発見の妥当性を確保していますか。

BPGbioでは、AIを強力なツールと見なしていますが、人間の専門知識の代わりではありません。私たちのAI駆動の洞察は、高品質の生物学的データに基づいており、継続的に生物学者、臨床医、データサイエンティストのチームによって検証されています。

このコラボレーションにより、毎回の洞察が生物学的および臨床的コンテキストに根ざします。これは、BPGbioが臨床試験で高い成功率を達成した理由の一つです。私たちは、AIのスピードとスケールを、専門家のみが持つことができる科学的厳格性と判断を組み合わせています。

パーキンソン病のような疾患における早期診断の分野で、AIによって発見されたバイオマーカーが革命を起こす可能性についてはどう考えますか。

私たちのプラットフォームの力は、生物学を幅広く深く調査する能力にあります。したがって、NAiが治療のためのターゲットを発見すると、それは診断のために使用することもできます。

パーキンソン病の場合、パーキンソン研究所から約400人の個人の患者サンプルを使用してシステム生物学モデルを構築し、N-アセチルプトレシン（NAP）を新しい血液ベースのバイオマーカーとして特定しました。CLIA認定の診断パネルを使用して検証し、出版された研究では、臨床的特徴である嗅覚喪失とREM睡眠障害と組み合わせたパネルが、診断の精度と早期リスク評価を著しく改善することを示しました。これは、早期介入と患者の転帰の改善の可能性を提供します。

精密医療の未来を形作る上で、BPGbioはどのような役割を果たすことができますか。

患者の治療には、一刀両断の方法はありません。生物学を先導するAIには、患者のサブタイピングを支援し、治療の成功率を向上させる新しい洞察を発見する可能性があり、精密医療を変革する可能性があります。これらの洞察は、診断と治療の開発をより効率的に行うための、希少で複雑な疾患に対するより良い理解につながります。

生物学的入力を徹底的に調査し、翻訳モデルを使用することで、業界はAIの潜在能力を解き放ち、未解決の医療ニーズに対処するブレークスルーを達成することができます。精密医療の次の章は、イノベーションと影響力を組み合わせることができる人々によって書かれることになります。BPGbioは、そのリーダーシップに立ち、先導する準備ができています。素晴らしいインタビュー、詳しく知りたい読者は、BPGbioを訪問してください。