Niven Narain、BERG HealthのCEO兼社長 – インタビュー・シリーズ

Niven Narainは、BERG HealthのCEO兼社長です。BERG Healthは、臨床段階のAIを活用したバイオテクノロジー企業で、ボールドな「Back to Biology」アプローチでヘルスケアに取り組んでいます。独自のインテリジェンス・プラットフォーム「Interrogative Biology」を活用し、疾患をマッピングし、世界中の患者さんの治療を革命的に変えることを目指しています。

あなたはBERG Healthの共同創設者の一人です。AIとバイオテクノロジーを融合させたスタートアップを立ち上げるきっかけとなったものは何ですか？

正直に言えば、私のインスピレーションとビジョンは、薬剤開発の方法的で予測可能で長く、高額なプロセスから来ました。12～14年かかり、26億ドル以上かかる薬剤開発プロセスに疑問を感じました。さらに、バーグはプロセスから偏見を取り除き、患者中心の道を定義したいと考えました。私たちのアプローチは、患者さんの独自のデータを深くスクリーニングした生物学の全層と、バックエンドのベイジアンAIシステムを組み合わせ、仮説を導き出すことを目指しています。

BERG Healthは、どのような疾患やがんを対象としていますか？

現在、BERG Healthは、がん、神経疾患、希少疾患など、さまざまな疾患を対象としています。具体的には、以下の疾患を対象としています：

• 免疫学/炎症疾患（ループス症）
• 心血管・代謝疾患（糖尿病、NASH/NAFLD）
• 神経疾患（パーキンソン病、アルツハイマー病、自閉症スペクトラム障害）
• 希少疾患（表皮水疱症）
• がん（グリオブラストーマ、膵臓がん、乳がん、前立腺がんなど）

BERG Healthは、独自のプラットフォーム「Interrogative Biology」を使用して、疾患と治療オプションをマッピングしています。Interrogative Biologyとは、具体的には何ですか？

このプラットフォームは、疾患特異的モデルを人間由来のバイオスペシメンから構築し（動物モデルではなく人間疾患に重点を置く）、そのモデルを包括的な分子プロファイリング（多重オミクス解析）に従事し、数兆の分子データを生成します。このデータは、個々の患者さんの情報（臨床情報とリアルワールド情報）と組み合わせ、BERGの独自のベイジアンAIアルゴリズムを使用して、疾患の分子マップを生成します。このマップは、疾患の根本的な新しい生物学を特定するために、非疾患コントロールと比較されます。出力は、疾患関連の機能モデルとCRISPRを使用した厳格なウェットラボ検証技術に従事されます。

BERG Healthは、イノベーションをどのようにクラウドソーシングしていますか？

BERGは、学術機関や臨床・医療機関と協力して、疾患特異的プログラム用の高品質な、臨床的に注釈付けされたバイオスペシメンのバイオバンクを生成しています。BERGには、多重オミクス能力の専門家が在籍しています。チームは、ゲノムやトランスクリプトームプロファイルなどの追加データプロファイルを生成するために、特定の専門知識を持つグループと協力しています。BERGは、米国国防総省やエネルギー省が資金提供するオークリッジ国立研究所（ORNL）を含む、主要な臨床・医療機関や州・連邦機関と協力しています。コラボレーションの重要性と、患者さんの医療歴やリアルワールドデータを備えた高忠実度データを生成するための役割を、直接体験しました。学術的コラボレーションは、プラットフォームの出力をウェットラボで検証するために不可欠です。BERGはまた、AIモデルを構築する際にKOLのインサイトやフィードバックを活用し、プラットフォームの出力を独立して検証するためにこれらのコラボレーションを使用しています。

BERG Healthは、AIをどのように使用して疾患やがんを引き起こす要因を発見していますか？

BERGのベイジアンAIは、疾患特異的トリガーをデ・ノボで発見するために、内部で生成・キュレーションされたデータを使用します。治療のターゲット、診断のバイオマーカー、ステージング/ストラティフィケーション、治療の反応/結果のコンパニオン診断、長期的な分子マッピングを推進するために、患者さんのデータを分析します。AIは、疾患モデルと非疾患モデルを比較し、疾患のトリガーポイントを推論します。

BERG Healthは、特定の治療やワクチンに反応しない患者さんのバイオマーカーを同定するために、AIをどのように使用していますか？

多重オミクス分析を使用して、患者さんの生物学の完全な物語を取得し、ベイジアン因果推論を使用して、既知の治療への反応の因果信号、再利用の機会、分子エンティティのシグネチャを同定します。多重オミクスは、ゲノムを超えて、健康結果に影響を与える循環因子を同定することができます。

現在、開発中の薬剤は何ですか？

BERGには、がんや神経疾患を対象とした数多くのプログラムが存在します。最も成熟した資産は、がんと神経疾患の分野にあります。

• がん分野では、BPM 31510-IVは、がん細胞代謝を標的とする新しい小分子で、固形がんと脳がん（グリオブラストーマ）での第1相（安全性/耐容性）試験を完了しました。BPM 31510-IVの第2相（有効性、膵臓がん）試験は現在進行中です。
• BPM 31510-トピカルは、希少疾患（表皮水疱症）での第1相試験を完了し、第2/3相臨床試験の計画中です。
• BPM 31510-オーラルは、健康な人間での第1相試験を完了し、がんおよび非がん症状での第2相臨床試験の計画初期段階にあります。
• BPM 31543は、化学療法による脱毛を予防するための小分子で、第1相臨床試験で安全性と有効性の初期信号が確立されています。この資産は現在、第2/3相臨床試験の計画中です。
• BPM 42522は、BERGプラットフォームで同定された新しいターゲットを標的とする、小分子で、がんのためのFIH研究のためのIND有効性試験中です。
• パーキンソン病のための新しいターゲットが同定され、薬剤発見の取り組みが進行中です。

BERG Healthは最近、エネルギー省のオークリッジ国立研究所（ORNL）と提携しました。詳しくお話しください。

BERGのプラットフォームは、疾患介入のための多数の潜在的なターゲットを生成する能力があります。ORNLのSummitスーパーコンピューターは、これらのターゲットの包括的な分子構造を分析し、迅速に検証するための小分子を同定する能力があります。Summitの計算能力により、薬剤発見プロセスは数ヶ月または数年から数時間または数日まで短縮され、高品質の「ヒット」を生成できます。BERG-ORNLコラボレーションは、疾患特異的ターゲットと関連する薬剤発見プロセスの迅速な同定を可能にし、疾患特異的製品パイプラインの生成を容易にします。このコラボレーションの主な影響は、新薬の発見と開発の時間とコストにあります。

COVID-19は現在、誰もが心に留めています。BERG Healthは、この取り組みにどのように貢献していますか？

BERGのAIを活用したInterrogative Biologyプラットフォームは、COVID-19特異的モデルを生成し、既知および新しいターゲットを同定し、承認済み薬剤を再利用して臨床結果を最小限に抑える/軽減する可能性を示しています。ORNLとの積極的なコラボレーションを通じて、COVID-19の潜在的な治療のための新しいターゲットに対する小分子の発見と開発に取り組んでいます。

インタビューありがとうございました。詳細については、BERG Healthをご覧ください。