John Beeler, Ph.D., SVP de Desenvolvimento de Negócios, BPGbio – Série de Entrevistas

John Beeler, Ph.D., SVP de Desenvolvimento de Negócios da BPGbio, traz mais de duas décadas de experiência em biotecnologia e desenvolvimento de negócios, com especialização em terapias novas. Antes de se juntar à BPGbio, ele atuou recentemente como Líder de Busca e Avaliação de Desenvolvimento de Negócios na Bristol-Myers Squibb, onde foi fundamental na fonte e avaliação de oportunidades de licenciamento e parcerias estratégicas.

BPGbio é uma empresa de biotecnologia clínica de ponta que se concentra em biologia mitocondrial e homeostase de proteínas, com uma abordagem biologia-primeira e impulsionada por IA. A empresa tem um amplo pipeline de terapias desenvolvidas por IA que abrange oncologia, doenças raras e neurologia, incluindo várias em ensaios clínicos de estágio avançado. A abordagem inovadora da BPGbio é sustentada pela NAi, sua plataforma de Biologia Interrogativa proprietária, protegida por mais de 400 patentes nos EUA e internacionais; um dos maiores biobancos clínicos não governamentais do mundo com amostras longitudinais; e acesso exclusivo ao supercomputador mais poderoso do mundo.

O que inspirou a plataforma de Biologia Interrogativa NAi, e como ela diferencia a BPGbio de outras empresas de biotecnologia que utilizam IA?

Desde que me juntei à BPGbio, fiquei continuamente impressionado com a profundidade da inovação e a visão de longo prazo que foram investidas na construção da plataforma de Biologia Interrogativa NAi. Como alguém que passou duas décadas em biotecnologia e desenvolvimento de negócios – avaliando uma ampla gama de plataformas e empresas – posso dizer que a NAi se destaca por sua fundação biologia-primeira e a profundidade dos dados que ela interroga.

A BPGbio foi uma das primeiras a pioneirar o uso de IA para a descoberta de drogas. Ao longo dos últimos 15 anos, a equipe aprimorou a NAi em uma plataforma que integra dados multiômicos proprietários e um dos maiores biobancos longitudinais do mundo. Diferentemente de outras empresas que dependem de tecnologias estreitas ou conjuntos de dados públicos para um único programa de descoberta de doenças, integramos capacidades multiômicas com nosso próprio biobanco proprietário que abriga centenas de milhares de amostras longitudinais e clinicamente anotadas, e usamos IA bayesiana causal, e não modelagem de IA generativa, para descobrir insights biologicamente baseados que podem informar virtualmente qualquer estágio da descoberta de drogas e aumentar a probabilidade de sucesso no desenvolvimento clínico. Não estamos apenas identificando alvos; estamos usando IA para projetar nossos ensaios clínicos, entender os resultados de nossos ensaios clínicos e aprimorar nossas abordagens de tratamento.

Nossos resultados falam por si: Temos um dos pipelines clínicos mais avançados e robustos da indústria de biotecnologia de IA. Esse pipeline inclui dois ensaios de fase 2 ativos em cânceres agressivos, vários programas prontos para fase 3 e mais de cem alvos e biomarcadores novos que identificamos usando nossos modelos de IA.

Como a abordagem biologia-primeira da BPGbio acelera e reduz o risco do processo de descoberta de drogas?

O desenvolvimento de drogas tem uma taxa de sucesso de aproximadamente dez por cento para aprovação da FDA, refletindo os riscos e desafios substanciais associados à introdução de uma nova droga no mercado. Portanto, não é a velocidade e a quantidade de alvos descobertos que importam; é a qualidade que conta.

Embora a IA possa ajudar a acelerar o processo de descoberta, aplicar IA, especialmente IA generativa, aos mesmos conjuntos de dados públicos usados no processo tradicional de descoberta de drogas, não mudará necessariamente os resultados dos ensaios clínicos, que é, afinal, a única coisa que importa.

Nossa abordagem biologia-primeira garante a qualidade, profundidade, precisão, abrangência e quantidade dos dados que alimentam nossos modelos de IA. Em nossa análise multiômica, vamos além da análise de RNA e DNA. Além da genômica e transcriptômica, nossos cientistas perfilam proteômica, lipidômica e metabolômica em todas as camadas da biologia humana – órgão, tecido, célula e organelas – e alimentamos os dados multiômicos maciços e não enviesados para nossos modelos de IA causal para insights novos.

Essa abordagem ampla e impulsionada por IA nos permite olhar além da área da doença para encontrar a “causa raiz” mais rapidamente. Depois que a IA ajuda a encontrar a “causa raiz” e antes de irmos para os ensaios clínicos, voltamos para o laboratório para validar se as insights da IA são precisas. O foco na biologia humana nos ajuda a acelerar e reduzir o risco do nosso processo de descoberta e desenvolvimento.

Essa abordagem de loop fechado reduz a incerteza e, em última análise, reduz o risco do processo de desenvolvimento. Do meu ponto de vista em desenvolvimento de negócios, isso é fundamental para construir confiança com potenciais parceiros – porque nossa abordagem melhora a probabilidade de sucesso desde o início.

Como a integração da IA com o supercomputador mais rápido do mundo, Frontier, melhora sua capacidade de analisar dados de pacientes e identificar alvos de drogas?

Por meio de uma parceria com o Departamento de Energia dos EUA, temos acesso exclusivo ao supercomputador Frontier no Laboratório Nacional de Oak Ridge para análise de desenvolvimento de drogas. Esse supercomputador pode realizar 1,35 quintilhões de cálculos por segundo.

Esse poder computacional nos permite usar nosso conjunto maciço de dados para identificar padrões, correlações, causalidades e insights ação que de outra forma permaneceriam obscurecidos em análises de menor escala e reduzir o tempo necessário de meses para horas.

Por exemplo, durante a COVID, analisamos os registros médicos eletrônicos (EMR) de 280.000 pacientes, juntamente com suas informações clínicas. Identificamos fatores de risco genéticos para grupos étnicos específicos, abrindo caminho para a medicina personalizada. Analisamos 1,2 bilhão de materiais diferentes para descobrir potenciais tratamentos para a COVID em apenas horas.

Do ponto de vista comercial, esse poder computacional nos permite desbloquear insights mais rápido e de forma mais eficaz do que os outros, acelerando o tempo para parcerias, ensaios clínicos e, em última análise, benefícios para os pacientes.

A BPGbio tem programas clínicos em glioblastoma e câncer de pâncreas. Quais insights únicos a plataforma NAi descobriu nesses áreas e como eles moldaram seus ensaios?

A BPGbio está ativamente executando um ensaio de fase 2b em glioblastoma (GBM) e completou um ensaio de fase 2a para câncer de pâncreas, ambos os ensaios com nosso candidato a droga de molécula pequena BPM31510.

Por meio da plataforma NAi, entendemos que a maioria dos tumores sólidos agressivos é causada por disfunção mitocondrial no ambiente do tumor. O BPM31510 é uma nanodispersão contendo ubidecarenone com efeitos anticâncer mediados por mecanismos moleculares nas mitocôndrias que desencadeiam o processo de morte celular regulada. Executamos um estudo de ensaio clínico de fase 1 aberto com 128 pacientes no BPM31510, e os resultados do ensaio clínico confirmaram as insights que a NAi havia descoberto. A NAi subsequentemente nos ajudou a otimizar virtualmente todos os aspectos dessas terapias, desde a dosagem ótima e o momento até a seleção de pacientes. Nosso ensaio de GBM está atualmente recrutando e esperamos relatar os resultados do nosso ensaio de fase 2 de GBM mais tarde este ano.

Doenças raras, como a deficiência primária de CoQ10 e a epidermólise bolhosa, são um foco importante para a BPGbio. Quais desafios e oportunidades você vê em abordar essas condições?

Doenças raras pediátricas frequentemente carecem de opções de tratamento eficazes devido à sua complexidade e baixa prevalência, e as crianças com essas condições geralmente enfrentam expectativas de vida curtas. Isso apresenta desafios para o recrutamento de ensaios, navegação regulatória e desenvolvimento terapêutico.

Na BPGbio, estamos orgulhosos de assumir esses desafios complexos. Nosso composto principal, BPM31510, recebeu várias designações da FDA – incluindo designações de droga órfã e doença pediátrica rara – para deficiência primária de CoQ10 e epidermólise bolhosa (EB). Essas são marcas importantes que refletem o potencial clínico de nossos programas e abrem a porta para vouchers de revisão prioritária após aprovação.

Estamos planejando um ensaio de fase 3 para deficiência primária de CoQ10 e ativamente explorando parcerias para avançar em nosso programa de EB. Isso inclui avaliar formulações tópicas como opções de tratamento. Acreditamos que a plataforma da BPGbio pode ter um impacto transformador nesse espaço.

A IA bayesiana desempenha um papel significativo em sua plataforma. Como ela ajuda especificamente na identificação de alvos de drogas ou biomarcadores novos?

A IA bayesiana permite que nossa plataforma vá além da identificação de associações para descobrir relações de causa e efeito que impulsionam a doença. Ela modela a incerteza, leva em conta a variabilidade dos dados e gera previsões robustas que orientam a descoberta terapêutica e de biomarcadores.

Ao integrar dados multiômicos e clínicos longitudinais, nossos modelos podem identificar os mecanismos biológicos por trás da progressão da doença e os pontos de intervenção ótimos. Isso torna o processo de descoberta mais preciso e o desenvolvimento downstream mais previsível.

Do ponto de vista estratégico, isso é incrivelmente valioso. Validar o que alvejar e por que isso importa biologicamente muda como você prioriza programas, projeta ensaios e fala com parceiros. Isso constrói confiança na ciência.

Seu trabalho em enzimas E2 para degradação de proteínas direcionada é inovador. Como a plataforma NAi superou os desafios tradicionais na direção de proteínas “indesejáveis”?

O programa de degradação de proteínas direcionada (TPD) baseado em E2 da BPGbio é uma das áreas mais emocionais e inovadoras de nosso pipeline. Abordagens tradicionais de TPD dependem de ligases E3, o que limita o escopo do alvo e pode levar à resistência à droga. Nossa abordagem usa complexos de enzimas E2 pós-traduzidas modificadas – descobertos pela plataforma NAi – para expandir o proteoma farmacologicamente atuável.

Essa é uma abordagem inédita, e o early traction que estamos vendo atraiu atenção em todo o setor farmacêutico e biotecnológico. Atualmente, estamos aplicando isso à oncologia, neurologia e doenças raras. É um ótimo exemplo de como a NAi não apenas apoia a descoberta – ela nos permite repensar o que é possível no desenvolvimento de drogas.

Como a BPGbio equilibra insights impulsionados por IA com supervisão humana para garantir a validade de suas descobertas?

Na BPGbio, vemos a IA como uma ferramenta poderosa – mas não como substituto – para a expertise humana. Nossos insights impulsionados por IA são fundamentados em dados biológicos de alta qualidade e são continuamente validados por nossas equipes de biólogos, clínicos e cientistas de dados.

Essa colaboração garante que cada insight seja colocado em contextos biológicos e clínicos. É uma das razões pelas quais a BPGbio alcançou uma taxa de sucesso tão alta nos ensaios clínicos – combinamos a velocidade e a escala da IA com a rigorosidade científica e o julgamento que apenas especialistas experientes podem trazer.

Qual é o potencial que você vê para biomarcadores descobertos por IA revolucionarem o diagnóstico precoce em doenças como a de Parkinson?

O poder de nossa plataforma reside em sua capacidade de interrogar a biologia de forma ampla e profunda – então, quando a NAi descobre um alvo para fins terapêuticos, ele pode frequentemente ser usado diagnosticamente também.

Na doença de Parkinson, construímos modelos de biologia sistêmica usando amostras de pacientes de quase 400 indivíduos pelo Instituto Parkinson e identificamos N-acetilputrescina (NAP) como um biomarcador novo baseado em sangue. Validamos isso por meio de um painel de diagnóstico certificado CLIA, e nosso estudo publicado mostrou que, quando combinado com recursos clínicos como perda olfativa e distúrbio do sono REM, o painel melhora significativamente a precisão do diagnóstico e a avaliação do risco precoce. Isso tem o potencial de permitir intervenções mais precoces e melhorar os resultados dos pacientes.

Qual papel você vê a BPGbio desempenhando no futuro da medicina de precisão?

Não há um tamanho único que se ajuste a todos no tratamento de pacientes. A IA baseada em biologia tem o potencial de transformar a medicina de precisão, descobrindo insights novos que ajudem a subtipar pacientes, melhorando assim o design de ensaios, a estratificação de pacientes e as taxas de sucesso terapêutico. Esses insights levarão a um desenvolvimento mais eficiente de diagnósticos e tratamentos para uma gama de doenças raras e complexas.

Ao aproveitar a IA para interrogar rigorosamente as entradas biológicas e os modelos translação, a indústria pode desbloquear o potencial total da IA para transformar o desenvolvimento de drogas e entregar avanços que atendam às necessidades médicas não atendidas. O próximo capítulo da medicina de precisão será escrito por aqueles que podem combinar inovação com impacto, e a BPGbio está pronta para liderar esse esforço.

Obrigado pela grande entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar BPGbio.