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 a afacerilor, 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 (BMY ), unde a fost esențial în găsirea și evaluarea oportunităților de licențiere și a parteneriatelor strategice.

BPGbio este o companie biotehnologică de top, care se axează pe biologie și inteligență artificială, și care se concentrează pe biologia mitocondrială și homeostazia proteinelor. Compania are o gamă largă de terapii dezvoltate cu ajutorul inteligenței artificiale, care acoperă oncologia, bolile rare și neurologia, inclusiv mai multe studii clinice în stadiul final. Abordarea inovatoare a BPGbio se bazează pe platforma Interrogative Biology, 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 supercomputer din lume.

Ce v-a inspirat platforma Interrogative Biology, și cum se diferențiază BPGbio de alte companii biotehnologice care utilizează inteligența artificială?

De când m-am alăturat BPGbio, am fost impresionat în mod constant de profunzimea inovației și viziunea pe termen lung care a stat la baza construirii platformei Interrogative Biology. Ca persoană care a petrecut două decenii în biotehnologie și dezvoltare a afacerilor, evaluând o gamă largă de platforme și companii, pot spune că Interrogative Biology se remarcă prin fundația sa biologică și 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 platforma Interrogative Biology într-o platformă care integrează date multi-omice și una dintre cele mai mari biobănci longitudinale din lume. În contrast cu alte companii care se bazează pe tehnologii înguste sau 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 utilizăm inteligența artificială Bayesiană, nu modelarea generativă, pentru a descoperi relații cauzale și a informa dezvoltarea de medicamente.

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

Ne puteți descrie cum abordarea biologică a BPGbio accelerează și reduce riscurile procesului de descoperire a medicamentelor?

Dezvoltarea de medicamente are un succes de aproximativ 10% până la 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 calitate.

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 utilizate în procesul tradițional de descoperire a medicamentelor, nu va schimba neapărat rezultatele studiilor clinice, care este, în cele din urmă, singurul lucru care contează.

Abordarea noastră biologică asigură calitatea, profunzimea, acuratețea, exhaustivitatea 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 genomica și transcriptomica, oamenii noștri de știință profilează proteomica, lipidomica și metabolomica pe toate straturile biologiei umane – organ, țesut, celulă și organite – și hrănim datele masive și neîngrădite către modelele noastre de inteligență artificială Bayesiană pentru a obține insight-uri noi.

Acestă abordare amplă și bazată pe inteligență artificială ne permite să privim dincolo de zona bolii pentru a găsi “cauza principală” mai rapid. După ce inteligența artificială ne ajută să găsim “cauza principală” 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 de descoperire și dezvoltare.

Acestă abordare închisă reduce incertitudinea și, în cele din urmă, reduce riscurile procesului de dezvoltare. Din perspectiva mea în dezvoltarea afacerilor, acesta este un factor cheie pentru a construi încredere cu potențialii parteneri – deoarece abordarea noastră îmbunătățește probabilitatea de succes de la început.

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

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

Acestă putere de calcul ne permite să utilizăm setul nostru de date masiv pentru a identifica modele, corelații, cauze și insight-uri acționabile care ar fi altfel obscure în analizele la scară 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 clinice. Am identificat factori de risc genetici pentru grupuri etnice specifice, deschizând calea pentru medicina personalizată. Am analizat 1,2 miliarde de materiale diferite pentru a descoperi posibile 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 cele din urmă, beneficii pentru pacienți.

BPGbio are programe clinice în glioblastom și cancer pancreatic. Ce insight-uri unice 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 cancer pancreatic, ambele cu candidatul nostru de medicament BPM31510.

Prin platforma NAi, am înțeles că majoritatea tumorilor solide agresive sunt cauzate de disfuncția mitocondrială în mediul tumorii. BPM31510 este o nanodispersie 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 cu BPM31510, și rezultatele studiului clinic au confirmat insight-urile pe care NAi le-a descoperit. NAi ne-a ajutat ulterior să optimizăm virtual toate aspectele acestor terapii, de la doza și momentul optim până la selectarea pacienților. Studiul nostru de fază 2 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 preocupare cheie pentru BPGbio. Ce provocări și oportunități vedeți în abordarea acestor afecțiuni?

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

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

Planificăm un 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 transformator în acest spațiu.

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

Inteligența artificială Bayesiană ne permite să mergem dincolo de identificarea asocierilor pentru a descoperi relații cauzale care determină boala. Ea modelează incertitudinea, ține cont de variabilitatea datelor și generează predicții extrem de robuste care ghidează descoperirea de medicamente și biomarkeri.

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 programe, proiectăm studii și vorbim cu parteneri. Acesta construiește încredere în știință.

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

Programul BPGbio de degradare țintită a proteinelor (TPD) bazat pe enzime E2 este una dintre cele mai interesante și inovatoare zone din conducta noastră. Abordările tradiționale TPD se bazează pe ligaze E3, care limitează domeniul de țintire și pot duce la rezistență la medicamente. Abordarea noastră utilizează 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. În prezent, aplicăm această abordare în oncologie, neurologie și boli rare. Acesta 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 bazate pe inteligență artificială cu supravegherea umană pentru a asigura validitatea descoperirilor dvs.?

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

Acestă colaborare asigură că fiecare insight este plasat în context biologic și clinic. Este unul dintre motivele pentru care BPGbio a obținut 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.

Ce potențial vedeți pentru biomarkerii descoperiți cu ajutorul inteligenței artificiale 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, ea poate fi utilizată și în scopuri diagnostice.

În boala Parkinson, am construit modele de biologie sistemică utilizând mostre de la aproximativ 400 de indivizi de la Institutul Parkinson și am identificat N-acetilputrescina (NAP) ca un biomarker nou bazat pe 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 diagnosticului și evaluarea riscului precoce. Acest lucru are potențialul de a permite intervenții mai precoce și de a îmbunătăți rezultatele pacienților.

Ce rol vedeți BPGbio jucând în modelarea viitorului medicinei de precizie?

Nu există o abordare universal valabilă pentru tratarea pacienților. Inteligența artificială bazată pe biologie are potențialul de a transforma medicina de precizie 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 translaționale, industria poate debloca pe deplin potențialul inteligenței artificiale de a transforma dezvoltarea de medicamente și de a aduce progrese care abordează nevoi medicale neîndeplinite. Următorul capitol al medicinei de precizie va fi scris de cei care pot asocia inovația cu impactul, și BPGbio este gata să conducă această schimbare. Mulțumim pentru acest interviu minunat; cititorii care doresc să afle mai multe despre BPGbio ar trebui să viziteze site-ul nostru.