ジョン・ビーラー、Ph.D.、ビジネス開発担当シニア・バイス・プレジデント、BPGbio – インタビュー・シリーズ

ジョン・ビーラー、Ph.D.、BPGbioのビジネス開発担当シニア・バイス・プレジデントは、バイオテクノロジーとビジネス開発における20年以上の経験を持ち、新薬の開発における豊富な専門知識を持っています。BPGbioに入社する前は、Bristol-Myers Squibbでビジネス開発担当サーチ＆評価リードを務め、ライセンス機会や戦略的パートナーシップの調査・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、AIを活用した臨床段階のバイオファーマ会社です。同社は、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を持ち、複数の治療薬が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、独自のインタロゲイティブ・バイオロジー・プラットフォームであるNAi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にアクセスでき、世界最速のスーパーコンピューターに独占的にアクセスできます。

NAiインタロゲイティブ・バイオロジー・プラットフォームの開発の背景と、BPGbioを他のバイオファーマ会社と比較した際の違いは何ですか?

BPGbioに入社してから、NAiインタロゲイティブ・バイオロジー・プラットフォームの構築に込められた革新と長期的なビジョンの深さに常に感銘を受けています。バイオテクノロジーとビジネス開発の分野で20年以上の経験を持ち、多くのプラットフォームや会社を評価してきた私からすると、NAiはその生物学に基づいた基盤と、調査するデータの深さにおいて他から際立っていることがわかります。

BPGbioは、AIを用いた薬剤発見の先駆けの1つです。過去15年間で、同社はNAiを、独自のマルチオミクス・データと世界最大のロングitudinalバイオバンクを統合したプラットフォームに洗練させました。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、我們はマルチオミクス能力と独自のバイオバンクを統合し、数百万のロングitudinal、臨床的に注釈付けされたサンプルを使用して、因果的ベイジアンAI（生成的AIモデリングではなく）を使用して、生物学に基づいた洞察を明らかにし、ほぼどの段階の薬剤発見でも臨床開発の成功の可能性を高めます。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、治療アプローチを洗練しています。

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1つを持っています。このパイプラインには、攻撃的ながんに対する2つのフェーズ2試験、複数のフェーズ3準備プログラム、および私たちのAIモデルを使用して特定した100以上の新しいターゲットとバイオマーカーが含まれています。

BPGbioの生物学に基づいたアプローチが、薬剤発見のプロセスをどのようにして加速し、リスクを軽減するのかについて説明してください。

薬剤開発には、FDA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連するリスクと課題を反映しています。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かではなく、質が重要です。

AIは発見プロセスを加速させるのに役立つかもしれませんが、伝統的な薬剤発見プロセスで使用される同じパブリック・データセットにAI（特に生成的AI）を適用するだけでは、最終的に重要なものである臨床試験の結果を変更することはありません。

私たちの生物学に基づいたアプローチは、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、科学者はプロテオミクス、リピドミクス、メタボロミクスを、人間の生物学のすべての層（器官、組織、細胞、細胞小器官）でプロファイリングし、膨大な非偏りのマルチオミクス・データを因果的AIモデルに供給して新しい洞察を得ます。

この幅広いAI駆動型アプローチにより、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、臨床試験に入る前に、ウェットラボでAIから得られた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、発見と開発プロセスを加速し、リスクを軽減できます。

そのクローズド・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されます。ビジネス開発担当の私の観点からすると、これは潜在的なパートナーとの信頼を築くための重要な点です。なぜなら、私たちのアプローチは最初から成功の可能性を高めるからです。

世界最速のスーパーコンピューターであるフロンティアをAIと統合することで、患者データを分析し、薬剤ターゲットを特定する能力をどのように向上させますか?

米国エネルギー省とのパートナーシップを通じて、オークリッジ国立研究所にあるフロンティア・スーパーコンピューターに、薬剤開発分析のための独占的なアクセス権を得ています。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、膨大なデータセットを使用して、他の小規模な分析では見えにくいパターン、相関関係、因果関係、実行可能な洞察を特定できます。また、分析に必要な時間を数か月から数時間に短縮できます。

たとえば、COVID-19の際には、28万人の患者についての電子医療記録（EMR）と臨床情報を分析し、特定の民族グループに対する遺伝的リスク要因を特定し、個別化医療への道を開きました。さらに、COVID-19の潜在的な治療法を発見するために、120億の異なる材料を数時間で分析しました。

商業的な観点から見ると、この計算能力により、洞察をより迅速に、より効果的に解放できます。これにより、パートナーシップ、臨床試験、最終的には患者への利益までの時間が短縮されます。

BPGbioには、グリオブラストーマと膵臓がんに対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? また、これらの洞察は臨床試験をどのように形作ってきましたか?

BPGbioは、グリオブラストーマ（GBM）に対するフェーズ2b試験を実施中であり、膵臓がんに対するフェーズ2a試験を完了しています。両方の試験で、同社の小分子薬剤候補BPM31510を使用しています。

NAiプラットフォームを使用して、最も攻撃的な固形がんは、腫瘍環境におけるミトコンドリアの機能不全によって引き起こされることがわかりました。BPM31510は、ウビデカレノンを含むナノ分散体であり、ミトコンドリアにおける分子メカニズムを介して制御されたがん細胞死のプロセスを誘発する抗がん作用を有します。私たちは、BPM31510について、128名の患者を対象としたオープンラベル・フェーズ1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、以降、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。投与量、投与タイミング、患者選択などです。現在、GBM試験の登録を受け付けていて、今年の後半にGBMのフェーズ2試験の結果を発表する予定です。

希少疾患であるプライマリーCoQ10欠損症や表皮水疱症に対するBPGbioの取り組みについて、どのような課題と機会をみておりますか?

希少な小児疾患は、複雑さと低い発症率のため、効果的な治療法が不足しています。子供たちは通常、短い余命に直面しています。これにより、試験の登録、規制のナビゲーション、治療の開発の課題が生じます。

BPGbioは、これらの複雑な課題に取り組んでいます。私たちのリード化合物であるBPM31510は、プライマリーCoQ10欠損症と表皮水疱症（EB）の両方に対して、FDAからオーファンドラッグ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、プログラムの臨床的潜在性を反映しており、承認時に優先審査ボーチャーを開く扉となります。

プライマリーCoQ10欠損症に対するフェーズ3試験を計画しており、EBプログラムを進めるためのパートナーシップを積極的に探しています。これには、治療法としての局所適用剤の評価も含まれます。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信じています。

ベイジアン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。新しい薬剤ターゲットやバイオマーカーを特定するのに具体的にどのように役立つのでしょうか?

ベイジアンAIにより、プラットフォームは単なる関連性の特定を超えて、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。データの変動性をモデル化し、データの変動性を考慮し、治療法やバイオマーカーの発見を導くための強力な予測を生成します。

ロングitudinalマルチオミクスおよび臨床データを統合することで、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することができます。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。

戦略的な観点から見ると、これは非常に貴重です。ターゲットを特定し、生物学的に何が重要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、パートナーの話し合い方を変えるものです。科学に対する自信を築きます。

ターゲット蛋白質分解に対するE2酵素の取り組みについては、どのようにして伝統的な「非標的化可能」蛋白質に対する課題を乗り越えたのでしょうか?

BPGbioのE2酵素を基盤とするターゲット蛋白質分解（TPD）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で革新的な分野の1つです。従来のTPDアプローチは、E3リガーゼに依存し、ターゲットの範囲が限られ、薬剤耐性につながる可能性があります。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、標的化可能なプロテオームを拡大します。

これは、クラス初のアプローチであり、初期のトラクションは、ファーマおよびバイオテックの業界中に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、薬剤開発で何が可能かを再定義する方法の優れた例です。

BPGbioは、AI駆動型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替ではありません。AI駆動型の洞察は、高品質の生物学的データに基づいており、常に生物学者、臨床医、データ科学者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、すべての洞察が生物学的および臨床的文脈に根ざしたものとなります。これは、BPGbioが臨床試験で高い成功率を達成した理由の1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と組み合わせています。

AIによって発見されたバイオマーカーが、パーキンソン病のような疾患の早期診断を革命的に変える可能性についてはどう考えていますか?

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した場合、それは診断的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介して検証し、発表された研究では、臨床的特徴である嗅覚喪失やREM睡眠障害と組み合わせると、診断の正確性と早期リスク評価が大幅に改善されることを示しました。これにより、早期介入と患者結果の改善が可能になります。

BPGbioは、精密医療の未来を形作る上でどのような役割を果たすと思いますか?

患者を治療する際には、ひとまとまりのアプローチではありません。生物学に基づいたAIは、患者をサブタイプ化するための新しい洞察を発見することで、精密医療を変革する可能性があり、試験設計、患者分割、治療の成功率が向上します。これらの洞察は、希少で複雑な疾患に対する診断および治療の開発をより効率的にするでしょう。

生物学的入力と翻訳モデルを厳密に調査することでAIを活用することで、業界はAIの全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できます。精密医療の次の章は、革新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ます。BPGbioは、そのリーダーシップを担う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を訪れてください。