Джон Билер, доктор философии, СVP по развитию бизнеса, BPGbio – Серия интервью

Джон Билер, доктор философии, СVP 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 присоединения к BPGbio он最近 занимал должность руководителя поиска и оценки бизнес-развития в Bristol-Myers Squibb, где он сыграл ключевую роль в поиске и оценке возможностей лицензирования и стратегических партнерств.

BPGbio – ведущая биология-первая AI-ориентированная клиническая биофармацевтическая компания, специализирующаяся на митохондриальной биологии и протеомной гомеостазе. Компания имеет глубокий пайплайн AI-разработанных 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 негосударственных биобанков с лонгитюдными образцами; и эксклюзивным доступом к самой мощной суперкомпьютеру в мире.

Что вдохновило платформу NAi Interrogative Biology®, и как она отличает BPGbio от других биофармацевтических компаний, использующих AI?

С момента присоединения к BPGbio я постоянно впечатлен глубиной инноваций и долгосрочным видением, которые были вложены в создание платформы NAi Interrogative Biology®. Как человек, имеющий два десятилетия опыта в биотехнологиях и развитии бизнеса – оценивший широкий спектр платформ и компаний, – я могу сказать, что NAi выделяется своей биология-первой основой и глубиной данных, которую она анализирует.

BPGbio была одной из первых, кто стал пионером в использовании AI для открытия новых лекарств. За последние 15 лет команда усовершенствовала NAi в платформу, интегрирующую проприетарные мультиомные 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 заболевания, мы интегрируем мультиомные возможности с нашим собственным проприетарным биобанком, который содержит сотни тысяч лонгитюдных, клинически аннотированных образцов, и используем причинно-следственный Байесовский AI, а не генеративный AI-моделирование, чтобы открыть биологически обоснованные идеи, которые могут информировать практически любой этап открытия лекарств и увеличить вероятность успеха клинического развития. Мы не просто определяем мишени; мы используем AI для проектирования наших клинических испытаний, понимания результатов наших клинических испытаний и усовершенствования наших подходов к лечению.

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

Можете ли вы рассказать нам, как биология-первый подход BPGbio ускоряет и снижает риск процесса открытия лекарств?

Разработка лекарств имеет примерно десять процентов успеха до одобрения FDA, отражая существенные риски и проблемы, связанные с выводом нового лекарства на рынок. Поэтому не важно, насколько быстро и сколько мишеней вы открываете; важно качество.

Хотя AI может помочь ускорить процесс открытия, применение AI, особенно генеративного AI, к тем же публичным наборам данных, используемым в традиционном процессе открытия лекарств, не обязательно изменит результаты клинических испытаний, которые в конечном итоге являются единственным, что имеет значение.

Наш биология-первый подход гарантирует качество, глубину, точность, полноту и количество данных, которые поступают в наши AI-модели. В нашем мультиомном анализе мы идём далеко за пределы анализа RNA и DNA.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 необоснованные мультиомные данные в наши причинно-следственные AI-модели для новых идей.

Этот широкий, AI-ориентированный подход позволяет нам смотреть за пределы области заболевания, чтобы найти “коренную причину” более быстро. После того, как AI помогает найти “коренную причину”, и до того, как мы перейдем к клиническим испытаниям, мы возвращаемся в мокрую лабораторию, чтобы проверить, что идеи из AI точны. Сосредоточение на человеческой биологии помогает нам ускорить и снижать риск нашего процесса открытия и разработки.

Такой замкнутый подход снижает неопределенность и в конечном итоге снижает риск процесса разработки. С моей точки зрения в развитии бизнеса это ключевым моментом для построения доверия с потенциальными партнерами – потому что наш подход улучшает вероятность успеха с самого начала.

Как интеграция AI с самой быстрой суперкомпьютером, Frontier, усиливает вашу способность анализировать данные пациентов и определять мишени для лекарств?

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

Эта вычислительная мощность позволяет нам использовать наш огромный набор данных, чтобы определить закономерности, корреляции, причинно-следственные связи и действенные идеи, которые в противном случае остались бы скрытыми в меньших масштабных анализах и сократить время, необходимое с месяцев до часов.

Например, во время COVID 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 всего за несколько часов.

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

BPGbio имеет клинические программы в глиобластоме и раке поджелудочной железы. Какие уникальные идеи открыла платформа NAi в этих областях, и как они сформировали ваши испытания?

BPGbio активно проводит испытание фазы 2b при глиобластоме (GBM) и завершила испытание фазы 2a при раке поджелудочной железы, оба испытания с нашим кандидатом на небольшое молекулу BPM31510.

Через платформу NAi мы поняли, что большинство агрессивных твердых опухолей вызваны митохондриальной дисфункцией в окружении опухоли. BPM31510 – это нанодисперсия с противораковыми эффектами, опосредованными молекулярными механизмами в митохондриях, которые запускают процесс регулируемой гибели раковых клеток. Мы провели открытое испытание фазы 1 на 128 пациентах с BPM31510, и результаты клинического испытания подтвердили идеи, которые открыла NAi. NAi с тех пор помогла нам оптимизировать практически каждый аспект этих терапий, от оптимальной дозировки и времени до выбора пациентов. Наше испытание GBM в настоящее время набирает пациентов, и мы ожидаем сообщить результаты нашего испытания GBM фазы 2 в конце этого года.

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 состояниями обычно сталкиваются с короткой продолжительностью жизни. Это представляет проблемы для набора пациентов для испытаний, навигации по регулированию и разработки терапевтических методов.

В BPGbio мы гордимся тем, что берем на себя эти сложные проблемы. Наш ведущий соединение, BPM31510, получил несколько назначений от FDA – включая назначение орфанного лекарства и редкого детского заболевания – как для первичной дефицитности CoQ10, так и для эпидермолиза буллозного (EB). Это важные вехи, отражающие клинический потенциал наших программ и открывающие дверь к приоритетным талонам на обзор после одобрения.

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

Байесовский AI играет значительную роль в вашей платформе. Как он конкретно помогает в определении новых мишеней для лекарств или биомаркеров?

Байесовский AI позволяет нашей платформе выйти за пределы определения ассоциаций и открыть причинно-следственные связи, которые стимулируют заболевание. Он моделирует неопределенность, учитывает изменчивость данных и генерирует высокоустойчивые прогнозы, которые направляют терапевтическое и биомаркерное открытие.

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

С стратегической точки зрения, это невероятно ценно. Подтверждение того, что мишень и почему она имеет биологическое значение, 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 белка является новаторской. Как платформа NAi преодолела традиционные проблемы в нацеливании на “нелекарственные” белки?

Программа BPGbio по целевой деградации белка на основе E2 является одним из самых интересных и инновационных направлений нашего пайплайна. Традиционные подходы к целевой деградации белка полагаются на E3-лигазы, что ограничивает объем мишеней и может привести к резистентности к лекарствам. Наш подход использует пост-трансляционно модифицированные комплексы ферментов E2 – открытые платформой NAi – для расширения драгируемой протеомы.

Это первый в своем роде подход, и ранний успех, который мы видим, привлек внимание по всей фармацевтической и биотехнологической промышленности. Мы в настоящее время применяем этот подход к онкологии, неврологии и редким заболеваниям. Это отличный пример того, как NAi не только поддерживает открытие, но и позволяет нам переосмыслить, что возможно в разработке лекарств.

Как BPGbio балансирует AI-обоснованные идеи с человеческим надзором, чтобы гарантировать действительность ваших открытий?

В BPGbio мы рассматриваем AI как мощный инструмент, но не замену человеческой экспертизы. Наши AI-обоснованные идеи основаны на высококачественных биологических данных и постоянно валидируются нашими командами биологов, клиницистов и специалистов по данным.

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

Какой потенциал вы видите для AI-открытых биомаркеров, чтобы революционизировать раннюю диагностику заболеваний, таких как болезнь Паркинсона?

Сила нашей платформы заключается в ее способности анализировать биологию широко и глубоко, поэтому, когда NAi открывает мишень для терапевтических целей, она может часто быть использована диагностически.

В болезни Паркинсона мы построили системы биологии с помощью образцов пациентов из почти 400 человек Института Паркинсона и определили N-ацетилпутресцин (NAP) в качестве нового биомаркера в крови. Мы проверили его с помощью сертифицированной диагностической панели CLIA, и наше опубликованное исследование показало, что когда он объединен с клиническими особенностями, такими как потеря обоняния и нарушение сна с быстрыми движениями глаз, панель значительно улучшает диагностическую точность 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 универсального подхода к лечению пациентов. Биология-первый AI имеет потенциал трансформировать персонализированную медицину, открывая новые идеи, которые помогают подтипировать пациентов, улучшая проектирование испытаний, стратификацию пациентов и терапевтический успех. Эти идеи приведут к более эффективной разработке диагностических и терапевтических методов для ряда редких и сложных заболеваний.

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

Спасибо за отличное интервью, читателям, которые хотят узнать больше, следует посетить BPGbio.