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, alimentată de inteligență artificială, care adoptă o abordare îndrăzneață “Înapoi la biologie” pentru sănătate. Prin utilizarea unei platforme de inteligență proprietare – Interrogative Biology, 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?

În mod sincer, 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 să fie centrată pe pacient. Abordarea noastră combină datele unui pacient, care au fost profund analizate pentru toate straturile biologiei, cu un sistem de inteligență artificială Bayesian pentru a dirija toate datele pacientului și, în schimb, a genera ipoteze.

Care sunt unele dintre bolile sau cancerelor care sunt vizate?

Ne concentrăm în prezent pe boli din următoarele domenii:

• Imunologie/Boli inflamatorii (LUPUS)
• Boală cardiovasculară și metabolică (Diabet, NASH/NAFLD)
• Boală neurologică (Boală Parkinson, Boală Alzheimer și tulburări din spectrul autist)
• Boală rară (Epidermoliză buloasă)
• Multe tipuri de cancer (Glioblastom, pancreatic, sân, prostată și alte tipuri de cancer agresiv)

BERG Health utilizează platforma sa proprietară Interrogative Biology pentru a cartografia bolilor și a opțiunilor de tratament. Puteți explica ce este exact Interrogative Biology?

Platforma noastră cuprinde un proces în care se construiește un model specific bolii din biospecimene umane (făcându-l relevant pentru boala umană, în loc de modele animale surogat). Modelul bolii este supus unui profil molecular cuprinzător (defragmentare multi-omică – genomica, 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 algoritmi de inteligență artificială Bayesian pentru a genera hărți moleculare ale bolii care sunt comparate cu controalele sănătoase pentru a identifica biologia nouă care stă la baza bolii. Rezultatul este supus apoi unor tehnici de validare în laborator pentru modele funcționale de 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, annotate clinic, pentru programe specifice bolilor. BERG a construit o echipă de experți care se specializează în unele dintre capacitățile multi-omice. Echipa noastră colaborează, de asemenea, cu grupuri care au 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 prima dată importanța colaborării și rolul său în generarea de date de înaltă fidelitate, susținute de istoricul medical și datele din lumea reală ale pacientului, un pas esențial pentru integrarea în modelele biologice. Colaborările academice sunt vitale pentru validarea în laborator a ieșirilor in-silico pentru a genera o bază științifică nouă și specifică a insight-urilor moleculare delimitate de platformă. BERG implică, de asemenea, insight-urile și feedback-ul de la experții în domeniu (KOL) la începutul construirii modelelor de inteligență artificială și utilizează aceste colaborări pentru validarea independentă a ieșirilor platformei.

Puteți descrie cum se utilizează inteligența artificială pentru a descoperi elementele care declanșează bolile sau cancerul?

Inteligența artificială Bayesian a BERG utilizează date generate intern/curate pentru descoperirea de novo a declanșatorilor specifici bolii – identificarea țintelor pentru tratament, a biomarkerilor pentru diagnostic, stadiu/stratificare, a diagnosticilor companion pentru răspuns/rezultat și a cartografierii moleculare longitudinale pentru generarea amprentelor de răspuns și evenimente adverse. Inteligența artificială compară modelele de boală cu cele de populație sănătoasă și “rețeaua delta” inferă punctele de declanșare ale bolii.

Există modalități prin 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 analiza multi-omică și prin 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 rezultatele sănătății. Analiza multi-omică merge mult dincolo de genom și vă permite să identificați factori circulanți care afectează rezultatele sănătății.

Există medicamente actuale în 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 o moleculă mică nouă care țintește metabolismul celulelor canceroase și a finalizat 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 – Finalizarea cu succes a fazei 1 în Epidermoliză buloasă (boală rară/denumire orfan), planificarea dezvoltării clinice Faza 2/3.
• BPM 31510-Oral – Finalizarea cu succes a fazei 1 orale la voluntari sănătoși, în etapele inițiale de planificare a dezvoltării clinice Faza 2 pentru indicații oncologice și non-oncologice.
• BPM 31543 este o moleculă mică pentru prevenirea alopeciei induse de chimioterapie. Siguranța și toleranța, precum și semnalul inițial de eficacitate, au fost stabilite într-un studiu clinic de fază 1. Acest activ este în prezent în planificarea dezvoltării clinice Faza 2/3.
• BPM 42522 – Primul medicament din clasa sa, o moleculă mică care țintește o țintă nouă identificată de platforma BERG în calea proteosomului ubiquitin, în studii care permit inițierea studiilor umane pentru Faza 1 în oncologie în primul trimestru al anului fiscal 2021.
• O țintă nouă identificată pentru boala Parkinson este în prezent în eforturi 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 noastră are capacitatea de a genera o listă cu potențiale 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 medicamentoase mici care pot fi utilizate pentru validarea rapidă a țintelor, conducând la scurtarea timpului de validare și descoperire a medicamentelor pentru noi terapii. Puterea capacităților computaționale ale lui Summit reduce procesul de descoperire a medicamentelor 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 și specifice bolii, precum și a procesului de descoperire a medicamentelor. De asemenea, permite generarea fără efort a conductelor de produse specifice bolii, pregătite pentru dezvoltare clinică. Impactul major al acestei colaborări se referă la timpul și costul descoperirii și dezvoltării noilor medicamente.

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

Platforma noastră de biologie interogativă, alimentată de inteligență artificială, a fost utilizată pentru a genera un model specific COVID-19, rezultând identificarea mai multor ținte cunoscute și noi cu potențial de a afecta evoluția infecției și reutilizarea medicamentelor 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 BERG Health.