Niven Narain，BERG Health 首席执行官和总裁 – 采访系列

Niven Narain 是 BERG Health 的首席执行官和总裁，BERG Health是一家临床阶段的、由人工智能驱动的生物技术公司，采用大胆的“回到生物学”（Back to Biology）方法来革新医疗保健。通过利用专有的智能平台 – 询问生物学（Interrogative Biology），该公司的目标是绘制疾病地图，并为全球患者革命性地改善治疗方法。

您是 BERG Health 的联合创始人。是什么启发您创立了一家将人工智能与生物技术融合的初创公司？

说实话，我的灵感和愿景来自于对药物开发过程中方法论、可预测性和漫长、昂贵的周期的沮丧，这个过程需要 12-14 年和超过 26 亿美元来推出一种新药。另外，Berg 希望消除这种过程中的偏见，并定义一种以患者为中心的路径。我们的方法将患者自己的数据与后端的贝叶斯人工智能系统相结合，深入筛选生物学的所有层次，以推动假设。

BERG Health 目前正在针对哪些不同的疾病或癌症？

我们目前正在针对以下领域的疾病：

• 免疫学/炎症性疾病（狼疮）
• 心血管和代谢疾病（糖尿病，NASH/NAFLD）
• 神经系统疾病（帕金森病，阿尔茨海默病和自闭症谱系障碍）
• 罕见疾病（表皮松弛症）
• 多种癌症（神经胶质母细胞瘤，胰腺癌，乳腺癌，前列腺癌和其他高度侵袭性的癌症）

BERG Health 使用其专有的 Interrogative Biology 平台来绘制疾病和治疗选项。您能否详细解释什么是 Interrogative Biology？

该平台包括一个过程，通过该过程，从人源生物样本中构建一个疾病特异性模型（使其与人类疾病相关，而不是替代动物模型）。疾病模型经过全面分子特征分析（多组学解析 – 基因组学，转录组学，蛋白质组学，脂质组学，代谢组学），以生成数万亿个分子数据点。这些数据与个体患者信息（临床和现实世界信息）相结合，使用 BERG 的专有贝叶斯人工智能算法来生成疾病的分子地图，并将其与非疾病对照组进行比较，以识别疾病的新生物学基础。输出然后使用严格的湿实验技术进行疾病相关功能模型和 CRISPR 验证。

您能否解释 BERG Health 如何众包创新？

BERG 与学术和临床/医疗机构合作，生成高质量、临床注释的生物样本库，用于特定疾病计划。BERG 建立了一支内部专家团队，专门从事一些多组学能力。该团队还与具有特定专业知识的团队合作，以获得额外的数据配置文件，例如基因组和转录组配置文件，这些配置文件是与合作伙伴一起生成的。我们与领先的临床/医疗机构和州/联邦机构合作，包括美国国防部和能源部资助的橡树岭国家实验室（ORNL）等。我们亲眼目睹了合作的重要性及其在生成高保真数据方面的作用，这些数据由患者的医疗史和现实世界数据支持，这是将数据整合到生物模型中的一个必不可少的步骤。学术合作对于验证平台输出的湿实验至关重要，以生成特定分子见解的新科学基础。Berg 还在构建人工智能模型开始时就纳入了关键意见领袖（KOL）的见解和反馈，并利用这些合作伙伴关系来独立验证平台输出。

您能否描述人工智能如何被用于发现触发疾病或癌症的元素？

BERG 的贝叶斯人工智能使用内部生成/策划的数据，用于发现特异性疾病触发器 – 确定治疗目标、诊断生物标志物、分期/分层、伴随诊断和治疗/结果的长期分子映射，以生成响应和不良事件的指纹。人工智能比较疾病和非疾病人群的模型，并推断疾病的触发点。

人工智能如何帮助找到未能对某些治疗或疫苗产生反应的患者的生物标志物？

通过捕获患者生物学的全部叙述，使用多组学分析，并从长期患者样本中使用贝叶斯因果推断，BERG 能够识别已知治疗的因果信号、再利用机会和分子实体对疫苗的影响以及对健康结果的影响。多组学超越了基因组，并允许您识别影响健康结果的循环因素。

您当前的药物开发管线中有什么药物？

BERG 拥有多个临床和临床前开发项目，其中最成熟的资产位于肿瘤学和神经系统疾病领域。

• 在肿瘤学领域，BPM 31510-IV 是一种针对癌细胞代谢的新型小分子，已经成功完成了对实体瘤和脑癌（胶质母细胞瘤）的 1 期（安全性/耐受性）试验。BPM 31510-IV 2 期（疗效，胰腺癌）目前正在进行 2/3 期和 3 期胰腺癌的临床开发。
• BPM 31510-局部 – 成功完成了对罕见疾病/孤儿药的 1 期临床试验，正在计划 2/3 期临床开发。
• BPM 31510-口服 – 成功完成了对健康人群的 1 期口服试验，目前正在早期规划 2 期临床开发的肿瘤学/非肿瘤学指征。
• BPM 31543 是一种用于预防化疗引起的脱发的小分子。已经建立了安全性和耐受性，并且已经显示出初步的疗效信号。目前正在计划 2/3 期临床开发。
• BPM 42522 – 第一个针对 BERG 平台识别的新型目标的小分子，目前正在进行首次入人（FIH）研究的 IND 启动研究，预计于 2021 财年第一季度开始。
• 针对帕金森病的新型目标目前正在进行药物发现工作。

BERG Health 最近与能源部的橡树岭国家实验室（ORNL）合作。您能否提供一些关于此次合作的详细信息？

BERG 的平台能够生成多个潜在的疾病干预目标列表。ORNL 的 Summit 超级计算机具有分析这些目标的全面分子结构并识别可以用于快速验证目标的小分子药物的能力，从而缩短了药物发现和开发的时间。Summit 的计算能力将药物发现过程从几个月/年缩短到几小时/天，生成高质量的“热点”小分子。BERG-ORNL 合作为快速识别新型疾病特异性目标和相关药物发现过程提供了基础。它还使得疾病特异性产品管道的无缝生成成为可能，这些管道已经准备好进行临床开发。这种合作的主要影响是药物发现和开发的时间和成本。

COVID-19 显然是大家关心的问题。BERG Health 如何为此做出贡献？

BERG 的人工智能启用询问生物学平台已被利用来生成一个 COVID-19 特异性模型，结果是识别出多个已知和新型的潜在影响病程和可能再利用已批准药物以最小化/减轻临床结果的目标。通过我们与 ORNL 的积极合作，我们目前正在从事针对 COVID-19 的新型目标的小分子发现和开发工作。

感谢您接受采访，希望了解更多信息的读者可以访问 BERG Health。