John Beeler, Ph.D., SVP de Dezvoltare a Afacerilor, BPGbio – Seria de Interviuri

John Beeler, Ph.D., SVP de Dezvoltare a Afacerilor la BPGbio, aduce peste două decenii de experiență în biotehnologie și dezvoltare de afaceri, cu expertiză extinsă în terapii noi. Înainte de a se alătura BPGbio, el a ocupat recent funcția de Lider de Căutare și Evaluare a Dezvoltării Afacerilor la Bristol-Myers Squibb, unde a fost esențial în găsirea și evaluarea oportunităților de licențiere și a parteneriatelor strategice.

BPGbio este o companie de biotehnologie de stadiu clinic, care se concentrează pe biologia mitocondrială și homeostazia proteinelor, folosind inteligența artificială. Compania are o gamă profundă de terapii dezvoltate cu ajutorul inteligenței artificiale, care acoperă oncologia, bolile rare și neurologia, incluzând mai multe studii clinice în stadii avansate. Abordarea inovatoare a BPGbio se bazează pe NAi, platforma sa Interrogativă de Biologie, protejată de peste 400 de brevete din SUA și internaționale; una dintre cele mai mari biobănci clinice ne-guvernamentale cu mostre longitudinale; și acces exclusiv la cel mai puternic supercalculator din lume.

Ce a inspirat platforma NAi Interrogative Biology®, și cum o diferențiază BPGbio de alte companii de biotehnologie care folosesc inteligența artificială?

De la alăturarea mea la BPGbio, am fost impresionat în mod constant de profunzimea inovației și de viziunea pe termen lung care a stat la baza construirii platformei NAi Interrogative Biology®. Ca persoană care a petrecut două decenii în biotehnologie și dezvoltare de afaceri, evaluând o gamă largă de platforme și companii, pot spune că NAi se remarcă prin fundația sa biologică și prin profunzimea datelor pe care le interoghează.

BPGbio a fost printre primele care au pionierat inteligența artificială pentru descoperirea de medicamente. În ultimii 15 ani, echipa a rafinat NAi într-o platformă care integrează date multi-omice proprii și una dintre cele mai mari biobănci longitudinale din lume. În timp ce alte companii se bazează pe tehnologii înguste sau pe seturi de date publice pentru un singur program de descoperire a bolilor, noi integrăm capacități multi-omice cu propria noastră biobancă, care găzduiește sute de mii de mostre longitudinale și clinice, și folosim inteligența artificială Bayesiană cauzală, și nu modelarea inteligenței artificiale generative, pentru a descoperi insight-uri biologic bazate, care pot informa practic orice etapă a descoperirii de medicamente și pot crește șansele de succes în dezvoltarea clinică. Nu identificăm doar ținte; folosim inteligența artificială pentru a proiecta studiile noastre clinice, pentru a înțelege rezultatele studiilor noastre clinice și pentru a rafina abordările noastre terapeutice.

Rezultatele noastre vorbesc de la sine: Avem una dintre cele mai avansate și mai robuste conducte clinice din industria biotehnologiei bazate pe inteligență artificială. Această conductă include două studii clinice de fază 2 active în cancere agresive, multiple programe gata pentru fază 3 și peste o sută de ținte și biomarkeri noi pe care i-am identificat folosind modelele noastre de inteligență artificială.

Ne puteți ghida prin modul în care abordarea biologică a BPGbio accelerează și reduce riscurile procesului de descoperire a medicamentelor?

Dezvoltarea de medicamente are un succes de aproximativ zece procente pentru aprobarea FDA, reflectând riscurile și provocările substanțiale asociate cu aducerea unui nou medicament pe piață. Prin urmare, nu este vorba despre cât de repede și câte ținte descoperiți, ci despre calitatea lor.

În timp ce inteligența artificială poate ajuta la accelerarea procesului de descoperire, aplicarea inteligenței artificiale, în special a inteligenței artificiale generative, la aceleași seturi de date publice folosite în procesul tradițional de descoperire a medicamentelor, nu va schimba în mod necesar rezultatele studiilor clinice, care, în final, este singurul lucru care contează.

Abordarea noastră biologică asigură calitatea, profunzimea, acuratețea, cuprinzătorul și cantitatea datelor care merg către modelele noastre de inteligență artificială. În analiza noastră multi-omică, mergem mult dincolo de analiza ARN și ADN. Pe lângă genomics și transcriptomics, oamenii noștri de știință profilează proteomics, lipidomics și metabolomics pe toate straturile biologiei umane – organ, țesut, celulă și organele – și hrănim datele masive și neîmpărtășite către modelele noastre de inteligență artificială cauzală pentru insight-uri noi.

Acestă abordare largă, bazată pe inteligență artificială, ne permite să mergem dincolo de zona bolii pentru a găsi “cauza de bază” mai rapid. După ce inteligența artificială ne ajută să găsim “cauza de bază” și înainte de a merge la studii clinice, ne întoarcem la laboratorul umed pentru a valida că insight-urile de la inteligența artificială sunt precise. Concentrarea asupra biologiei umane ne ajută să accelerăm și să reducem riscurile procesului nostru de descoperire și dezvoltare.

Această abordare închisă reduce incertitudinea și, în final, reduce riscurile procesului de dezvoltare. Din perspectiva mea în dezvoltarea de afaceri, acesta este cheia pentru a construi încredere cu potențialii parteneri – pentru că abordarea noastră îmbunătățește probabilitatea de succes de la început.

Cum integrează BPGbio inteligența artificială cu supercalculatorul cel mai rapid din lume, Frontier, pentru a-și îmbunătăți capacitatea de a analiza datele pacienților și de a identifica ținte de medicamente?

Prin intermediul unui parteneriat cu Departamentul de Energie al SUA, avem acces exclusiv la supercalculatorul Frontier de la Laboratorul Național Oak Ridge pentru analiza dezvoltării de medicamente. Acest supercalculator poate efectua 1,35 cvintilioni de calcule pe secundă.

Această putere de calcul ne permite să folosim setul nostru masiv de date pentru a identifica modele, corelații, cauzalități și insight-uri acționabile care altfel ar rămâne obscure în analizele la scară mai mică și să reducem timpul necesar de la luni la ore.

De exemplu, în timpul COVID, am analizat înregistrările medicale electronice (EMR) a 280.000 de pacienți, împreună cu informațiile lor clinice. Am identificat factori de risc genetici pentru anumite grupuri etnice, deschizând calea pentru medicina personalizată. Am analizat 1,2 miliarde de materiale diferite pentru a descoperi potențiale tratamente pentru COVID în doar câteva ore.

Din punct de vedere comercial, această putere de calcul ne permite să deblocăm insight-uri mai rapid și mai eficient decât alții, accelerând timpul până la parteneriat, studii clinice și, în final, beneficii pentru pacienți.

BPGbio are programe clinice în glioblastom și cancer pancreatic. Care sunt insight-urile unice pe care le-a descoperit platforma NAi în aceste domenii și cum au influențat studiile dvs.?

BPGbio rulează activ un studiu de fază 2b pentru glioblastom (GBM) și a finalizat un studiu de fază 2a pentru cancerul pancreatic, ambele studii cu candidatul nostru de medicament BPM31510.

Prin platforma NAi, am înțeles că majoritatea tumorilor solide agresive sunt cauzate de disfuncția mitocondrială în mediul tumoral. BPM31510 este o nano-dispersie care conține ubidecarenonă cu efecte anti-cancer, mediate de mecanisme moleculare în mitocondrii care declanșează procesul de moarte celulară reglată. Am efectuat un studiu clinic deschis cu 128 de pacienți pentru BPM31510, și rezultatele studiului clinic au confirmat insight-urile pe care NAi le-a descoperit. NAi ne-a ajutat ulterior să optimizăm practic toate aspectele acestor terapii, de la doza și momentul optim până la selectarea pacienților. Studiul nostru pentru GBM este în prezent în desfășurare și ne așteptăm să raportăm rezultatele studiului nostru de fază 2 pentru GBM mai târziu în acest an.

Bolile rare, cum ar fi deficiența primară de CoQ10 și epidermoliza buloasă, sunt o prioritate cheie pentru BPGbio. Care sunt provocările și oportunitățile pe care le vedeți în abordarea acestor afecțiuni?

Bolile rare pediatrice adesea lipsesc de opțiuni de tratament eficiente din cauza complexității și prevalenței scăzute, iar copiii cu aceste afecțiuni de obicei se confruntă cu speranța de viață scurtă. Acest lucru prezintă provocări pentru recrutarea în studii, navigarea regulamentelor și dezvoltarea terapeutică.

La BPGbio, suntem mândri să ne asumăm aceste provocări complexe. Compusul nostru principal, BPM31510, a primit multiple desemnări de la FDA, inclusiv desemnarea de medicament orfan și boală pediatrică rară, atât pentru deficiența primară de CoQ10, cât și pentru epidermoliza buloasă (EB). Acestea sunt etape importante care reflectă potențialul clinic al programelor noastre și deschid calea pentru voucherelor de revizuire prioritară la aprobare.

Suntem în planificarea unui studiu de fază 3 pentru deficiența primară de CoQ10 și explorăm activ parteneriate pentru a avansa programul nostru EB. Acesta include evaluarea formulărilor topice ca opțiuni de tratament. Credem că platforma BPGbio poate avea un impact transformativ în acest spațiu.

Inteligența artificială Bayesiană joacă un rol semnificativ în platforma dvs. Cum ajută ea, în mod specific, la identificarea de ținte de medicamente noi sau biomarkeri?

Inteligența artificială Bayesiană ne permite platformei noastre să meargă dincolo de identificarea asocierilor pentru a descoperi relații cauză-efect care conduc boala. Ea modelează incertitudinea, ține cont de variabilitatea datelor și generează predicții extrem de robuste care ghidă descoperirea terapeutică și a biomarkerilor.

Prin integrarea datelor multi-omice și clinice longitudinale, modelele noastre pot identifica mecanismele biologice din spatele progresiei bolii și punctele optime de intervenție. Acest lucru face procesul de descoperire mai precis și dezvoltarea ulterioară mai previzibilă.

Din punct de vedere strategic, acesta este incredibil de valoros. Validarea a ceea ce trebuie să țintim și de ce contează biologic schimbă modul în care prioritizăm programele, proiectăm studii și vorbim cu partenerii. Acesta construiește încredere în știință.

Lucrul dvs. asupra enzimelor E2 pentru degradarea proteică țintită este revoluționar. Cum a depășit platforma NAi provocările tradiționale în țintirea proteinelor “netratabile”?

Programul BPGbio de degradare țintită de proteine (TPD) bazat pe enzime E2 este una dintre cele mai interesante și inovatoare zone din conducta noastră. Abordările TPD tradiționale se bazează pe ligaze E3, care limitează domeniul de țintire și pot conduce la rezistență la medicamente. Abordarea noastră folosește complexe de enzime E2 modificate post-traducțional, descoperite de platforma NAi, pentru a extinde proteomul tratabil.

Acesta este un abordare de primă clasă, și tracțiunea pe care o vedem a atras atenția în întreaga industrie farmaceutică și biotehnologică. Aplicăm această abordare în oncologie, neurologie și boli rare. Este un exemplu excelent de modul în care NAi nu doar susține descoperirea, ci ne permite să reevaluăm ceea ce este posibil în dezvoltarea de medicamente.

Cum echilibrează BPGbio insight-urile conduse de inteligența artificială cu supravegherea umană pentru a asigura validitatea descoperirilor sale?

La BPGbio, vedem inteligența artificială ca un instrument puternic, dar nu ca înlocuitor pentru expertiza umană. Insight-urile noastre conduse de inteligența artificială sunt bazate pe date biologice de înaltă calitate și sunt validate continuu de echipele noastre de biologi, clinicieni și oameni de știință din domeniul datelor.

Această colaborare asigură că fiecare insight este plasat în context biologic și clinic. Este unul dintre motivele pentru care BPGbio a atins un astfel de nivel de succes în studii clinice – combinăm viteza și scala inteligenței artificiale cu rigurozitatea științifică și judecata pe care doar experții cu experiență o pot aduce.

Care este potențialul pe care îl vedeți pentru biomarkerii descoperiți de inteligența artificială pentru a revoluționa diagnosticarea precoce a bolilor, cum ar fi boala Parkinson?

Puterea platformei noastre constă în capacitatea sa de a interoga biologia în mod cuprinzător și profund – astfel încât, atunci când NAi descoperă o țintă pentru scopuri terapeutice, poate fi folosită și în mod diagnostic.

În boala Parkinson, am construit modele de biologie sistemică folosind mostre de la aproape 400 de indivizi de la Institutul Parkinson și am identificat N-acetilputrescina (NAP) ca un biomarker nou în sânge. Am validat-o printr-un panou de diagnostic certificat CLIA și studiul nostru publicat a arătat că, atunci când este combinat cu caracteristici clinice, cum ar fi pierderea olfactivă și tulburarea de somn REM, panoul îmbunătățește semnificativ acuratețea diagnostică și evaluarea riscului precoce. Acest lucru are potențialul de a permite intervenții mai timpurii și de a îmbunătăți rezultatele pacienților.

Care este rolul pe care îl vedeți BPGbio jucându-l în modelarea viitorului medicinii personalizate?

Nu există o abordare unică pentru tratarea pacienților. Inteligența artificială biologică are potențialul de a transforma medicina personalizată prin descoperirea de insight-uri noi care ajută la subtipizarea pacienților, îmbunătățind astfel proiectarea studiilor clinice, stratificarea pacienților și ratele de succes terapeutic. Aceste insight-uri vor conduce la o dezvoltare mai eficientă a diagnosticelor și tratamentelor pentru o gamă de boli rare și complexe.

Prin utilizarea inteligenței artificiale pentru a interoga riguros intrări biologice și modele de traducere, industria poate debloca potențialul deplin al inteligenței artificiale pentru a transforma dezvoltarea de medicamente și pentru a aduce inovații care abordează nevoile medicale neîndeplinite. Următorul capitol al medicinei personalizate va fi scris de cei care pot asocia inovația cu impactul, și BPGbio este pregătit să conducă această schimbare.

Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe ar trebui să viziteze BPGbio.