Niven Narain, CEO și Președinte al BERG Health – Seria de interviuri

Niven Narain, este CEO și Președinte al BERG Health, o companie de biotehnologie clinică, bazată pe inteligență artificială, care adoptă o abordare îndrăzneață “Înapoi la Biologie^™” în domeniul sănătății. Prin utilizarea unei platforme de inteligență proprietare – Biologie Interogativă^®, scopul este de a cartografia bolilor și de a revoluționa tratamentele pentru pacienți din întreaga lume.

Sunteți unul dintre co-fondatorii BERG Health. Ce v-a inspirat să lansați o companie care combină inteligența artificială cu biotehnologia?

Cu adevărat, inspirația și viziunea mea au venit din frustrarea procesului metodic, previzibil și lung, costisitor de dezvoltare a medicamentelor, care durează 12-14 ani și peste 2,6 miliarde de dolari pentru a avansa un tratament medicamentos pe piață. În plus, Berg a fost hotărât să elimine prejudecățile din proces și a dorit să definească o cale care ar fi centrată pe pacient. Abordarea noastră combină datele proprii ale pacientului, care au fost profund verificate pentru toate straturile biologiei, cu un sistem de inteligență artificială Bayesian pentru a direcționa toate datele pacientului și, în schimb, pentru a genera ipoteze.

Care sunt unele dintre bolile sau cancerelor care sunt vizate?

În prezent, ne concentrăm pe boli din domeniul oncologiei, neurologiei și bolilor rare, inclusiv:

• Imunologie/Boli inflamatorii (LUPUS)
• Cardiovasculare și metabolice (Diabet, NASH/NAFLD)
• Boli neurologice (Boala Parkinson, Boala Alzheimer și Tulburări ale spectrului autist)
• Boală rară (Epidermoliză buloasă)
• Multe tipuri de cancer (Glioblastom, Pancreatic, Cancer mamar, Prostată și alte tipuri de cancer agresiv)

BERG Health utilizează platforma sa proprietară Biologie Interogativă^® pentru a cartografia bolilor și a opțiunilor de tratament. Puteți explica ce este exact Biologia Interogativă^®?

Platforma cuprinde un proces în care se construiește un model specific bolii din biospecimene umane derivate (făcându-l relevant pentru boala umană și nu pentru modelele animale surogat). Modelul bolii este supus unui profil molecular cuprinzător (defragmentare multi-omică – genomică, transcriptomică, proteomică, lipidomică, metabolomică) pentru a genera trilioane de puncte de date moleculare. Aceste date sunt integrate cu informații individuale ale pacientului (informații clinice și din lumea reală) utilizând algoritmii de inteligență artificială Bayesian proprietari ai BERG pentru a genera hărți moleculare ale bolii care sunt comparate cu controalele non-bolnave pentru a identifica biologia nouă care stă la baza bolii. Rezultatul este supus apoi unor tehnici de validare riguroasă în laborator pentru modele funcționale relevante pentru boală și CRISPR.

Puteți explica cum BERG Health stimulează inovația?

BERG colaborează cu instituții academice și clinice/medicale pentru a genera biobancuri de biospecimene de înaltă calitate, clinicianotate pentru programe specifice bolilor. BERG a construit o echipă de experți interni care se specializează în unele dintre capacitățile multi-omice. Echipa colaborează, de asemenea, cu grupuri cu expertiză specifică pentru profiluri de date suplimentare, de exemplu profiluri genomice și transcriptomice care sunt generate cu colaboratori. Colaborăm cu instituții clinice/medicale de top și agenții guvernamentale, inclusiv Departamentul Apărării și Departamentul Energiei, finanțate de Laboratorul Național Oak Ridge (ORNL), printre altele. Am văzut cu ochii noștri importanța colaborării și rolul său în generarea de date de înaltă fidelitate, sprijinite de istoricul medical al pacientului și datele din lumea reală, un pas esențial pentru integrarea în modelele biologice. Colaborările academice sunt vitale pentru validarea în laborator a ieșirilor in-silico pentru a genera o nouă bază științifică de insighturi moleculare specificate de platformă. Berg se angajează, de asemenea, să obțină insighturi și feedback de la KOL la începutul construirii modelelor de inteligență artificială și utilizează aceste colaborări pentru a face validări independente ale ieșirilor platformei.

Puteți descrie cum inteligența artificială este utilizată pentru a descoperi elementele care declanșează bolile sau cancerul?

Inteligența artificială Bayesian a BERG utilizează date interne generate/curate pentru descoperirea de novo a declanșatorilor specifici bolii – identificarea țintelor pentru tratament, biomarkeri pentru diagnostic, etapizare/stratificare, diagnostice companion pentru răspuns/rezultat și cartografiere moleculară longitudinală pentru generarea amprentelor de răspuns și evenimente adverse. Inteligența artificială compară modele de boală cu populații non-bolnave și “delta” rețea inferă punctele de declanșare a bolii.

Care sunt unele dintre modurile în care inteligența artificială ajută la localizarea biomarkerilor la pacienții care nu răspund la anumite terapii sau vaccinuri?

Prin capturarea întregii narative a biologiei pacientului prin analiză multi-omică și utilizarea inferenței cauzale Bayesian din probele longitudinale ale pacientului, BERG este capabilă să identifice semnale cauzale ale răspunsului la terapii cunoscute, oportunități de reutilizare și semnături ale entităților moleculare care afectează titrul viral și durabilitatea răspunsului vaccinurilor. Multi-omica merge mult dincolo de genom și permite identificarea factorilor circulanți care afectează rezultatele sănătății.

Care sunt unele dintre medicamentele actuale din pipeline-ul dvs.?

BERG are mai multe programe în dezvoltare clinică și preclinică, cu activele cele mai mature în oncologie și boală neurologică.

• În oncologie, BPM 31510-IV este un nou medicament mic molecular care țintește metabolismul celular canceros și a terminat cu succes o fază 1 (siguranță/toleranță) în tumorile solide și cancerul cerebral (GBM). BPM 31510-IV Faza 2 (eficacitate, cancer pancreatic). Acesta este în prezent în dezvoltare clinică pentru GBM (Faza 2/3) și Faza 3 pentru cancerul pancreatic.
• BPM 31510-Topical – Terminarea cu succes a Fazei 1 în Epidermoliză buloasă (Boală rară/Desemnare orfană), planificarea dezvoltării clinice Faza 2/3.
• BPM 31510-Oral – Terminarea cu succes a Fazei 1 orale la voluntari sănătoși, în etapele inițiale de planificare a dezvoltării clinice Faza 2 pentru indicații oncologice/non-oncologice.
• BPM 31543 este un medicament mic molecular pentru prevenirea alopeciei induse de chimioterapie. Siguranța și toleranța, cu un semnal inițial de eficacitate, au fost stabilite într-un trial clinic de Fază 1. Acest activ este în prezent în planificarea dezvoltării clinice Faza 2/3.
• BPM 42522 – Primul medicament mic molecular care țintește o țintă nouă identificată de platforma BERG în calea ubiquitinei proteosomale, în studii care permit inițierea studiilor FIH în oncologie în trimestrul 1 al anului fiscal 2021.
• O țintă nouă identificată pentru Boala Parkinson este în prezent în eforturile de descoperire a medicamentului.

BERG Health a încheiat recent un parteneriat cu Laboratorul Național Oak Ridge al Departamentului Energiei. Puteți oferi detalii despre acest parteneriat?

Platforma BERG are capacitatea de a genera o listă de posibile ținte pentru intervenția bolii. Supercomputerul Summit de la ORNL are capacitățile de a analiza structurile moleculare cuprinzătoare ale acestor ținte și de a identifica molecule mici, asemănătoare medicamentelor, care pot fi utilizate pentru validarea rapidă a țintelor, conducând la scurtarea timpului de validare a țintei și a descoperirii medicamentului. Puterea capacităților computaționale ale lui Summit reduce procesul de descoperire a medicamentului de la mai multe luni/ani la câteva ore/zi pentru a genera “lovi” inițiale de calitate a moleculelor medicamentoase. Colaborarea BERG-ORNL oferă baza identificării rapide a țintelor noi specifice bolii și a procesului de descoperire a medicamentului. Permite, de asemenea, generarea fără efort a conductelor de produse specifice bolii, pregătite pentru dezvoltarea clinică. Impactul major al acestei colaborări este asupra timpului și costului descoperirii și dezvoltării noilor medicamente.

COVID-19 este, evident, în mintea tuturor, cum ajută BERG Health la eforturile de combatere a acestei pandemii?

Platforma de biologie interogativă, bazată pe inteligență artificială, a BERG a fost utilizată pentru a genera un model specific COVID-19, rezultând identificarea mai multor ținte cunoscute și noi cu potențial de a afecta cursul infecției și posibilitatea de a reutiliza medicamentele aprobate pentru a minimiza/mitiga rezultatele clinice. Prin colaborarea noastră activă cu ORNL, suntem în prezent implicați în descoperirea și dezvoltarea moleculelor mici împotriva țintelor noi pentru un tratament potențial al COVID-19.

Mulțumim pentru interviu, cititorii care doresc să afle mai multe despre BERG Health ar trebui să viziteze site-ul nostru.