Niven Narain, CEO e Presidente da BERG Health – Série de Entrevistas

Niven Narain, é o CEO e Presidente da BERG Health, uma empresa de biotecnologia clínica, impulsionada por inteligência artificial, que adota uma abordagem ousada “De Volta à Biologia^™” para a saúde. Ao utilizar uma plataforma de inteligência proprietária – Biologia Interrogativa^®, o objetivo é mapear doenças e revolucionar tratamentos para pacientes em todo o mundo.

Você é um dos Co-Fundadores da BERG Health. O que o inspirou a lançar uma startup que combinou inteligência artificial com biotecnologia?

Verdadeiramente, minha inspiração e visão vieram da frustração com o processo metódico, previsível e longo, e caro, de desenvolvimento de medicamentos que leva 12-14 anos e mais de $2,6 bilhões para avançar um tratamento medicamentoso para o mercado. Além disso, a Berg estava ansiosa para tirar os vieses do processo e queria definir um caminho que seria centrado no paciente. Nossa abordagem combina os dados de um paciente, que foram profundamente selecionados para as camadas completas de biologia, com um sistema de inteligência artificial Bayesian de backend para direcionar todos os dados do paciente e, em seguida, impulsionar hipóteses.

Quais são algumas das doenças ou cânceres que estão sendo visados?

Atualmente, estamos visando doenças em oncologia, neurologia e doenças raras, incluindo:

• Imunologia/Doenças Inflamatórias (LUPUS)
• Doenças Cardiovasculares e Metabólicas (Diabetes, NASH/NAFLD)
• Doenças Neurológicas (Doença de Parkinson, Doença de Alzheimer e Transtornos do Espectro Autista)
• Doenças Raras (Epidermólise Bolhosa)
• Múltiplos Cânceres (Glioblastoma, Pâncreas, Mama, Próstata e outros cânceres altamente agressivos)

A BERG Health usa sua plataforma proprietária Biologia Interrogativa^® para mapear doenças e opções de tratamento. Pode explicar o que é exatamente a Biologia Interrogativa^®?

A plataforma abrange um processo no qual um modelo de doença específica é construído a partir de biosspecimens derivados de humanos (tornando-o relevante para a doença humana, em vez de modelos animais substitutos). O modelo de doença é submetido a um perfil molecular abrangente (desfragmentação multi-ômica – genômica, transcriptômica, proteômica, lipidômica, metabolômica) para gerar trilhões de pontos de dados moleculares. Esses dados são integrados às informações individuais do paciente (informações clínicas e do mundo real) usando algoritmos de inteligência artificial Bayesian proprietários da BERG para gerar mapas moleculares de doenças que são comparados a controles não doentes para identificar biologia nova subjacente à doença. A saída é, então, submetida a técnicas de validação de laboratório rigorosas para modelos funcionais de doença relevantes e CRISPR.

Pode explicar como a BERG Health crowdsources inovação?

A BERG colabora com instituições acadêmicas e clínicas/médicas para gerar biobancos de biosspecimens de alta qualidade, clinicamente anotados, para programas de doenças específicas. A BERG construiu uma equipe de especialistas internos que se especializam em algumas das capacidades multi-ômicas. A equipe também colabora com grupos com expertise específica para perfis de dados adicionais, por exemplo, perfis genômicos e transcriptômicos que são gerados com colaboradores. Colaboramos com instituições clínicas/médicas e agências estatais/federais de liderança, incluindo o Departamento de Defesa dos EUA e o Laboratório Nacional Oak Ridge (ORNL), entre outros. Vimos em primeira mão a importância da colaboração e seu papel na geração de dados de alta fidelidade respaldados por históricos médicos de pacientes e dados do mundo real, um passo essencial para a integração aos modelos biológicos. Colaborações acadêmicas são vitais para a validação de laboratório de saídas in-silico para gerar uma nova base científica de insights moleculares específicos delineados pela plataforma. A Berg também envolve as percepções e feedbacks de KOLs no início da construção de modelos de IA e usa essas colaborações para fazer validação independente da saída da plataforma.

Pode descrever como a inteligência artificial está sendo usada para descobrir elementos que desencadeiam doenças ou cânceres?

A inteligência artificial Bayesian da BERG usa dados internamente gerados/curados para a descoberta de novos desencadeadores de doenças específicas – identificar alvos para tratamento, biomarcadores para diagnóstico, estadiamento/estratificação, diagnósticos complementares para resposta/resultados e mapeamento molecular longitudinal para gerar impressões digitais de resposta e eventos adversos. A IA compara modelos de doença versus populações não doentes e a rede “delta” infere os pontos de desencadeamento da doença.

Quais são algumas maneiras pelas quais a IA ajuda a localizar biomarcadores em pacientes que não respondem a certos tratamentos ou vacinas?

Ao capturar a narrativa completa da biologia do paciente por meio da análise multi-ômica e empregando inferência causal Bayesian de amostras longitudinais de pacientes, a BERG é capaz de identificar sinais causais de resposta a terapias conhecidas, oportunidades de reutilização e assinaturas de entidades moleculares que impactam a carga viral e a durabilidade da resposta das vacinas. A multi-ômica vai além do genoma e permite identificar fatores circulantes que impactam os resultados de saúde.

Quais são alguns dos medicamentos atuais em sua linha de produtos?

A BERG tem vários programas em desenvolvimento clínico e pré-clínico, com os ativos mais maduros em oncologia e doença neurológica.

• Em Oncologia, o BPM 31510-IV é uma molécula pequena inovadora que visa o metabolismo das células cancerígenas e completou com sucesso uma Fase 1 (segurança/tolerabilidade) em tumores sólidos e câncer de cérebro (GBM). O BPM 31510-IV Fase 2 (eficácia, câncer de pâncreas). Este está atualmente em desenvolvimento clínico para GBM (F2/3) e F3 Câncer de Pâncreas.
• BPM 31510-Tópico – Conclusão bem-sucedida da F1 em Epidermólise Bolhosa (Doença Rara/Designação Órfã), planejando desenvolvimento clínico F2/3.
• BPM 31510-Oral – Conclusão bem-sucedida da F1 oral em voluntários humanos saudáveis, em estágios iniciais de planejamento do desenvolvimento clínico F2 para indicações de oncologia/não oncologia.
• O BPM 31543 é uma molécula pequena para a prevenção da alopecia induzida por quimioterapia. Segurança e tolerabilidade com sinal inicial de eficácia foram estabelecidos no ensaio clínico de Fase 1. Este ativo está atualmente em planejamento para desenvolvimento clínico F2/3.
• BPM 42522 – 1ª molécula pequena de classe que visa um alvo novo identificado pela plataforma da BERG no Caminho da Ubiquitina Proteassoma em estudos de habilitação para FIH em oncologia no 1º trimestre de 2021.
• Um alvo novo identificado para a Doença de Parkinson está atualmente em esforços de descoberta de drogas.

A BERG Health tem uma parceria recente com o Laboratório Nacional Oak Ridge do Departamento de Energia. Pode dar alguns detalhes sobre o que essa parceria envolve?

A plataforma da BERG tem a capacidade de gerar uma lista de vários alvos potenciais para intervenção de doenças. O supercomputador Summit do ORNL tem as capacidades para analisar estruturas moleculares abrangentes desses alvos e identificar moléculas pequenas semelhantes a drogas que podem ser utilizadas para a validação rápida dos alvos, levando a tempos de validação/descoberta de drogas mais curtos para novos tratamentos. O poder das capacidades computacionais do Summit reduz o processo de descoberta de drogas de vários meses/anos para algumas horas/dias para gerar “hits” iniciais de alta qualidade de moléculas semelhantes a drogas. A colaboração BERG-ORNL fornece a base para a identificação rápida de alvos novos e específicos de doenças e o processo associado de descoberta de drogas. Isso também permite a geração contínua de pipelines de produtos específicos de doenças preparados para desenvolvimento clínico. O impacto principal dessa colaboração é no tempo/custo de descoberta e desenvolvimento de novos medicamentos.

A COVID-19 está, obviamente, na mente de todos, como a BERG Health está ajudando nesse esforço?

A plataforma de Biologia Interrogativa habilitada para IA da BERG foi utilizada para gerar um modelo específico de COVID-19, resultando na identificação de vários alvos conhecidos e novos com potencial para impactar o curso da infecção e a reutilização de drogas aprovadas para minimizar/mitigar resultados clínicos. Por meio de nossa colaboração ativa com o ORNL, estamos atualmente engajados na descoberta e desenvolvimento de moléculas pequenas contra alvos novos para o potencial tratamento da COVID-19.

Obrigado pela entrevista, leitores que desejam aprender mais devem visitar BERG Health.