Джон Билер, доктор философии, старший вице-президент по развитию бизнеса, BPGbio – Интервью

Джон Билер, доктор философии, старший вице-президент по развитию бизнеса в BPGbio, имеет более двух десятилетий опыта в области биотехнологий и развития бизнеса, с обширными знаниями в области новых терапевтических методов. До прихода в BPGbio он最近 занимал должность руководителя поиска и оценки бизнес-развития в Bristol-Myers Squibb (BMY ), где он сыграл ключевую роль в поиске и оценке возможностей лицензирования и стратегических партнерств.

BPGbio – ведущая биотехнологическая компания, использующая искусственный интеллект для разработки новых методов лечения, с фокусом на митохондриальной биологии и гомеостазе белков. Компания имеет глубокий портфель разработанных с помощью ИИ терапевтических методов, охватывающих онкологию, редкие заболевания и неврологию, включая несколько методов, находящихся в поздних клинических испытаниях. Новый подход BPGbio основан на NAi, своей проприетарной платформе Interrogative Biology, защищенной более чем 400 патентами США и международными патентами; одной из крупнейших в мире клинически аннотированных биобанков с лонгитюдными образцами; и эксклюзивным доступом к самой мощной суперкомпьютеру в мире.

Что вдохновило создание платформы NAi Interrogative Biology, и как она отличает BPGbio от других биотехнологических компаний, использующих ИИ?

С момента прихода в BPGbio я постоянно впечатляюсь глубиной инноваций и долгосрочным видением, которые были вложены в создание платформы NAi Interrogative Biology. Как человек, имеющий более двух десятилетний опыт в биотехнологиях и развитии бизнеса – оценивающий широкий спектр платформ и компаний – я могу сказать, что NAi выделяется своей биологической основой и глубиной данных, которые она анализирует.

BPGbio была одной из первых компаний, которая начала использовать ИИ для открытия новых методов лечения. За последние 15 лет команда усовершенствовала NAi в платформу, интегрирующую проприетарные мультиомические данные и один из крупнейших в мире лонгитюдных биобанков. В отличие от других компаний, которые полагаются на узкие технологии или публичные наборы данных для программы открытия методов лечения одного заболевания, мы интегрируем мультиомические возможности с нашим собственным проприетарным биобанком, который содержит сотни тысяч лонгитюдных, клинически аннотированных образцов, и используем причинно-следственный ИИ, а не моделирование генеративного ИИ для открытия биологически обоснованных выводов, которые могут информировать практически любой этап открытия методов лечения и увеличить вероятность успеха клинического развития. Мы не просто определяем мишени; мы используем ИИ для проектирования наших клинических испытаний, понимания результатов наших клинических испытаний и совершенствования наших подходов к лечению.

Наши результаты говорят сами за себя: у нас один из самых передовых и прочных клинических портфелей в индустрии биотехнологий, использующей ИИ. Этот портфель включает два активных испытания фазы 2 в агрессивных видах рака, несколько программ, готовых к фазе 3, и более ста новых мишеней и биомаркеров, которые мы определили с помощью наших моделей ИИ.

Можете ли вы рассказать нам, как биологический подход BPGbio ускоряет и снижает риски процесса открытия методов лечения?

Разработка методов лечения имеет примерно десятипроцентный уровень успеха до одобрения FDA, отражающий значительные риски и проблемы, связанные с выводом нового метода лечения на рынок. Поэтому не важно, насколько быстро и сколько мишеней вы открываете; важно качество.

Хотя ИИ может помочь ускорить процесс открытия, применение ИИ, особенно генеративного ИИ, к тем же публичным наборам данных, которые используются в традиционном процессе открытия методов лечения, не обязательно изменит результаты клинических испытаний, которые являются единственным, что действительно важно.

Наш биологический подход гарантирует качество, глубину, точность, полноту и количество данных, которые поступают в наши модели ИИ. В нашем мультиомическом анализе мы выходим далеко за рамки анализа РНК и ДНК.除了 геномики и транскриптомики, наши ученые профилируют протеомику, липидомику и метаболомику на всех уровнях человеческой биологии – орган, ткань, клетка и органеллы – и мы подаем огромные не偏ные мультиомические данные в наши причинно-следственные модели ИИ для получения новых выводов.

Этот широкий, основанный на ИИ подход позволяет нам смотреть за пределы области заболевания, чтобы найти “коренную причину” более быстро. После того, как ИИ помогает найти “коренную причину”, и до того, как мы перейдем к клиническим испытаниям, мы возвращаемся в мокрую лабораторию, чтобы проверить, точны ли выводы ИИ. Сосредоточение внимания на человеческой биологии помогает нам ускорить и снизить риски нашего процесса открытия и разработки.

Этот замкнутый подход снижает неопределенность и в конечном итоге снижает риски процесса разработки. С моей точки зрения в развитии бизнеса это ключевой фактор для построения доверия с потенциальными партнерами – потому что наш подход повышает вероятность успеха с самого начала.

Как интеграция ИИ с самой быстрой суперкомпьютером, Frontier, усиливает вашу способность анализировать данные пациентов и определять мишени для методов лечения?

Благодаря партнерству с Министерством энергетики США, у нас есть эксклюзивный доступ к суперкомпьютеру Frontier в Национальной лаборатории Ок-Ридж для анализа данных методов лечения. Этот суперкомпьютер может выполнять 1,35 квинтиллиона вычислений в секунду.

Эта вычислительная мощность позволяет нам использовать наш огромный набор данных для определения закономерностей, корреляций, причинно-следственных связей и действенных выводов, которые в противном случае остались бы скрытыми в меньших масштабных анализах и снижают время, необходимое с месяцев до часов.

Например, во время пандемии COVID-19 мы проанализировали электронные медицинские записи (EMR) 280 000 пациентов вместе с их клинической информацией. Мы определили генетические факторы риска для конкретных этнических групп, проложив путь для персонализированной медицины. Мы проанализировали 1,2 миллиарда различных материалов, чтобы открыть потенциальные методы лечения COVID-19 всего за несколько часов.

С коммерческой точки зрения, эта вычислительная мощность позволяет нам открыть выводы быстрее и более эффективно, чем другие, ускоряя время до партнерства, клинических испытаний и, в конечном итоге, пользы для пациентов.

BPGbio имеет клинические программы в области глиобластомы и рака поджелудочной железы. Какие уникальные выводы платформа NAi открыла в этих областях, и как они сформировали ваши испытания?

BPGbio активно проводит испытание фазы 2б на глиобластому (ГБМ) и завершила испытание фазы 2а для рака поджелудочной железы, оба испытания с нашим кандидатом на метод лечения BPM31510.

Через платформу NAi мы поняли, что большинство агрессивных твердых опухолей вызваны митохондриальной дисфункцией в окружающей среде опухоли. BPM31510 – это кандидат на метод лечения, содержащий убидексаренон, с противораковыми эффектами, опосредованными молекулярными механизмами в митохондриях, которые запускают процесс регулируемой гибели раковых клеток. Мы провели открытое испытание фазы 1 на 128 пациентов с BPM31510, и результаты клинического испытания подтвердили выводы, которые открыла NAi. NAi с тех пор помогла нам оптимизировать практически каждый аспект этих методов лечения, от оптимальной дозировки и времени до выбора пациентов. Наше испытание на ГБМ в настоящее время набирает пациентов, и мы ожидаем сообщить результаты нашего испытания фазы 2 на ГБМ позже в этом году.

Редкие заболевания, такие как первичная дефицитность CoQ10 и эпидермолиз буллозный, являются ключевым направлением для BPGbio. Какие проблемы и возможности вы видите в решении этих состояний?

Редкие детские заболевания часто лишены эффективных вариантов лечения из-за их сложности и низкой распространенности, и дети с этими заболеваниями обычно сталкиваются с короткой продолжительностью жизни. Это представляет проблемы для набора пациентов для испытаний, навигации по регулирующим процедурам и разработки методов лечения.

В BPGbio мы гордимся тем, что берем на себя эти сложные проблемы. Наш основной кандидат на метод лечения, BPM31510, получил несколько назначений от FDA, включая назначение метода лечения для редких заболеваний и редких детских заболеваний, для первичной дефицитности CoQ10 и эпидермолиза буллозного (ЭБ). Это важные вехи, отражающие клинический потенциал наших программ и открывающие дверь к приоритетному рассмотрению после одобрения.

Мы планируем испытание фазы 3 для первичной дефицитности CoQ10 и активно исследуем партнерства для продвижения нашей программы ЭБ. Это включает оценку топических формул как вариантов лечения. Мы считаем, что платформа BPGbio может оказать трансформационное влияние в этой области.

Байесовский ИИ играет значительную роль в вашей платформе. Как он конкретно помогает в определении новых мишеней для методов лечения или биомаркеров?

Байесовский ИИ позволяет нашей платформе выйти за рамки определения ассоциаций и открыть причинно-следственные связи, которые стимулируют заболевание. Он моделирует неопределенность, учитывает изменчивость данных и генерирует высокоустойчивые прогнозы, которые руководят открытием методов лечения и биомаркеров.

Интегрируя лонгитюдные мультиомические и клинические данные, наши модели могут определить биологические механизмы, лежащие в основе прогрессирования заболевания и оптимальных точек вмешательства. Это делает процесс открытия более точным и последующее развитие более предсказуемым.

С стратегической точки зрения, это невероятно ценно. Проверка того, что мишень и почему она важна биологически, меняет то, как вы расставляете приоритеты программ, проектируете испытания и общаетесь с партнерами. Это строит доверие к науке.

Ваша работа по ферментам E2 для целевой деградации белков является новаторской. Как платформа NAi преодолела традиционные проблемы в нацеливании на “нелечимые” белки?

Программа BPGbio по целевой деградации белков на основе ферментов E2 является одной из наиболее интересных и инновационных областей нашего портфеля. Традиционные подходы к целевой деградации белков полагаются на лигазы E3, что ограничивает объем мишеней и может привести к развитию резистентности к методам лечения. Наш подход использует пост-трансляционно модифицированные комплексы ферментов E2, открытые платформой NAi, для расширения драгируемого протеома.

Это первый в своем роде подход, и первоначальная поддержка, которую мы видим, привлекла внимание по всей фармацевтической и биотехнологической промышленности. Мы в настоящее время применяем этот подход в онкологии, неврологии и редких заболеваниях. Это отличный пример того, как NAi не только поддерживает открытие, но и позволяет нам переосмыслить, что возможно в разработке методов лечения.

Как BPGbio балансирует выводы, основанные на ИИ, с человеческим надзором, чтобы гарантировать действительность ваших открытий?

В BPGbio мы рассматриваем ИИ как мощный инструмент, но не замену человеческой экспертизы. Наши выводы, основанные на ИИ, основаны на высококачественных биологических данных и постоянно проверяются нашими командами биологов, клиницистов и специалистов по данным.

Это сотрудничество гарантирует, что каждый вывод поставляется в биологический и клинический контекст. Это одна из причин, почему BPGbio достигла такого высокого уровня успеха в клинических испытаниях – мы сочетаем скорость и масштаб ИИ с научной строгостью и суждением, которые могут принести только опытные эксперты.

Какой потенциал вы видите для биомаркеров, открытых с помощью ИИ, в революционизации ранней диагностики заболеваний, таких как болезнь Паркинсона?

Сила нашей платформы заключается в ее способности анализировать биологию в широком и глубоком смысле, поэтому, когда NAi открывает мишень для терапевтических целей, она также может быть использована для диагностических целей.

При болезни Паркинсона мы построили модели системной биологии с помощью образцов пациентов от почти 400 человек от Института Паркинсона и определили N-ацетилпутресцин (NAP) в качестве нового биомаркера, основанного на крови. Мы проверили его с помощью панели диагностики, сертифицированной CLIA, и наш опубликованный исследование показало, что в сочетании с клиническими особенностями, такими как потеря обоняния и нарушение сна с быстрыми движениями глаз, панель значительно улучшает точность диагностики и раннюю оценку риска. Это имеет потенциал для раннего вмешательства и улучшения результатов для пациентов.

Какую роль вы видите для BPGbio в формировании будущего персонализированной медицины?

Не существует единого подхода к лечению пациентов. Биология, основанная на ИИ, имеет потенциал трансформировать персонализированную медицину, открывая новые выводы, которые помогают в подтипировании пациентов, улучшении проектирования испытаний, стратификации пациентов и показателей успеха методов лечения. Эти выводы приведут к более эффективному развитию диагностических и терапевтических методов для ряда редких и сложных заболеваний.

Используя ИИ для тщательного анализа биологических входных данных и трансляционных моделей, отрасль может раскрыть полный потенциал ИИ для трансформации разработки методов лечения и достижения прорывов, которые решают неудовлетворенные медицинские потребности. Следующая глава персонализированной медицины будет написана теми, кто может объединить инновации с воздействием, и BPGbio готова возглавить эту инициативу.

Спасибо за отличное интервью, читатели, которые хотят узнать больше, должны посетить BPGbio.