Rationalisierung der Extraktion und Analyse von realen Daten um 70 % mithilfe von AWS Data Exchange mit Moderna

Moderna ist ein Pharma- und Biotechnologieunternehmen, das vor allem mRNA-Therapeutika erforscht und entwickelt. Als Biotechnologieunternehmen ist Moderna auf einen schnellen, nahtlosen Zugang zu einem breiten Spektrum an realen Daten angewiesen, um Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen, die die Ergebnisse für die Patienten verbessern. Die Grundlage für die Entwicklung von Arzneimitteln und Therapeutika sind Daten aus der realen Welt, die sich auf die Gesundheitsversorgung beziehen.

Moderna sammelt diese Daten in verschiedenen Formaten aus unterschiedlichen Quellen, musste aber bisher für jede öffentliche und private Datenquelle einen neuen Dateneinführungsprozess programmieren und anpassen. Das bedeutete, dass verschiedene Skriptsprachen und benutzerdefinierte Prozesse verwendet werden mussten, deren Einrichtung für die Dateningenieure von Moderna einen erheblichen manuellen Aufwand bedeutete. Vor allem aber verzögerte sich die Übermittlung der Daten an die Stellen, an denen sie am dringendsten benötigt wurden. „Die vielen Extraktionen aus all diesen maßgeschneiderten Lösungen waren eine große Belastung für die Transformation selbst“, sagt Carlos Peralta, Director of Data Engineering bei Moderna. „Das führte dazu, dass wir keine einheitliche Datenstrategie hatten.“

Da all diese Prozesse über verschiedene Quellen verstreut waren, war es schwierig, die von Moderna erfassten Daten zu katalogisieren, und die Rückverfolgbarkeit für das Unternehmen und seine Stakeholder war stark eingeschränkt. Dies führte auch zu isolierten Datensätzen, die schlecht nutzbar und für die Nutzer unbequem waren. Darüber hinaus musste Moderna für jeden seiner Lieferanten separate Abrechnungsprozesse einrichten, was die Verwaltung der einzelnen Rechnungen noch komplizierter machte und das Risiko mit sich brachte, doppelte Datensätze zu erwerben.

Die Wissenschaftler und Forscher bei Moderna benötigten eine skalierbare, einheitliche Lösung zur Erfassung und Speicherung von Daten aus Laborexperimenten und -geräten. Um dies zu erreichen, implementierte das Unternehmen AWS Data Exchange, mit dem sich Daten von Drittanbietern in der Cloud leicht finden, abonnieren und nutzen lassen.

Mit AWS Data Exchange hat Moderna jetzt einen zentralen Ort, um die benötigten realen Daten zu beziehen und zu abonnieren. Diese Daten sind besonders wertvoll, um die Zulassungsstrategien für neue mRNA-Impfstoffkandidaten gegen das Respiratorische Synzytialvirus, Influenza und andere Krankheiten zu unterstützen. Das Unternehmen muss keine benutzerdefinierten Integrationen mehr einrichten, Verträge aushandeln oder individuelle Abrechnungsprozesse für jedes Abonnement einrichten, da alles in einer AWS-Rechnung konsolidiert wird. Und da das gesamte System in AWS läuft, werden alle Daten bei der Übertragung und im Ruhezustand verschlüsselt, was den Sicherheitsanforderungen von Moderna entspricht.

„In AWS Data Exchange können wir anpassen, wie wir die Daten partitionieren und wie wir sie in unseren Data Lakes organisieren wollen“, sagt Peralta. „Wir können sicherstellen, dass wir die Daten im richtigen Format erhalten, so dass wir uns keine Gedanken über die Umwandlung, das Laden oder die Extraktion der Daten machen müssen. Wir bekommen alles, was wir brauchen, in einer einzigen Lösung“

Durch die Verwendung von AWS Data Exchange konnte Moderna den Prozess der sicheren Bereitstellung von Daten von Drittanbietern direkt in die Services und Anwendungen, in denen sie benötigt werden, schneller und einfacher gestalten. Jetzt wird weniger Zeit mit der Suche nach Daten, dem Aufbau der Infrastruktur für die Produktion und der Einhaltung von Unternehmens- und Branchenvorschriften verbracht. „Wir wollen die Daten dort nutzen, wo wir uns am meisten fokussieren“, sagt Peralta. „Wir haben die Viskosität des Schreibens von individuellem Code beseitigt und erhalten nun Daten nahezu in Echtzeit.“

Moderna extrahiert und speichert die Daten in Data Lakes in Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), einem Objektspeicherdienst, der entwickelt wurde, um beliebige Datenmengen von überall abzurufen. Zudem verwendet das Unternehmen Amazon Redshift, ein Cloud-Data-Warehouse, das Exabytes an Daten analysieren und Erkenntnisse nahezu in Echtzeit liefern kann.

Die Daten sind direkt in Amazon Redshift abrufbar und werden dann nahezu in Echtzeit für die Analyse in Krankheitsüberwachungs-Dashboards aktualisiert. Auf diese Weise kann Moderna die geografischen und demografischen Gebiete mit dem größten Risiko effizient ermitteln und entscheiden, wo die Aufnahmeversuche durchgeführt werden sollen. AWS Data Exchange hilft Moderna, Zeit zu sparen, da die Daten fast sofort für die Analyse zur Verfügung stehen, und ist jetzt ein wichtiger Bestandteil der Real-World-Datenstrategie des Unternehmens.

„Der Zweck, die Daten in Amazon Redshift zu haben, besteht darin, unsere Business- Intelligence-Tools und Teams im gesamten Unternehmen zu befähigen, die Leistung hinter den Daten zu erschließen“, sagt Peralta. Jetzt kann das Unternehmen die Beteiligten direkt mit den Datenlieferanten verbinden. „Wir haben den Datenerfassungsprozess mit AWS Data Exchange von 8 bis 10 Tagen auf nur 3 Tage beschleunigt“, sagt Peralta. „Wir ermöglichen es Benutzern, fundiertere, datengestützte Entscheidungen zu treffen.“ Moderna muss auch nicht mehr darauf warten, dass die Anbieter die Daten liefern. Das Unternehmen greift nahezu in Echtzeit auf die Daten zu. „Wir stellen die Daten sofort zur Verfügung, so dass interne Beteiligte die Daten analysieren können, um Geschäftsentscheidungen 70 Prozent schneller zu treffen“, sagt Peralta.

Dank besserer Datenpipelines ist Moderna in der Lage, Datenflüsse zu automatisieren und unterschiedliche Datenformate in Hunderten, wenn nicht Tausenden von Laborgeräten und Softwarequellen zu harmonisieren, um die wissenschaftliche Forschung zu beschleunigen. So können Silos beseitigt werden, die wissenschaftliche Durchbrüche verhindern und Innovationen bremsen. Darüber hinaus können Wissenschaftler sicherere und kollaborativere Forschung betreiben, indem sie fehleranfällige manuelle Transkriptionsverfahren eliminieren und Algorithmen verwenden, die Risiken aufdecken, bevor Probleme auftreten.

Die schnelle Entwicklung des Impfstoffs COVID-19 ist ein eindrucksvolles Beispiel dafür, was mit schnelleren Datenabläufen möglich ist. Moderna war in der Lage, die Sequenz für seinen mRNA-Impfstoff gegen COVID-19 mithilfe von Machine Learning (ML) in AWS in nur zwei Tagen zu vervollständigen, und die erste klinische Charge wurde nur 25 Tage später freigegeben. Um ein wirksames Medikament herstellen zu können, müssen die Forscher die Struktur der Proteine in den Zellen kennen, damit sie das Medikament so gestalten können, dass es effektiv an einen bestimmten Proteintyp bindet. Dies ist besonders wichtig für Anwendungsfälle bei Moderna wie die kryogene Elektronenmikroskopie, bei der spezielle Mikroskope verwendet werden, um detaillierte Bilder von Proteinen zu erstellen. Diese Mikroskope können Dutzende Terabyte an Daten pro Tag erzeugen. Auch die Benutzerdaten können bis zu 20 Prozent mehr Kosten verursachen.

Moderna benötigte eine Lösung, um den Zeit- und Arbeitsaufwand für die manuelle Extraktion, Validierung und Umwandlung großer und komplexer Datensätze, die an verschiedenen Orten gespeichert waren, zu reduzieren. Das Unternehmen nutzte TetraScience Data Cloud, eine Software-as-a-Solution (SaaS)-Lösung auf dem AWS Marketplace mit künstlicher Intelligenz und ML-Integrationen, um die Datenerfassung aus unterschiedlichen Quellen zu automatisieren und zu zentralisieren. Jetzt können die Wissenschaftler und Forscher von Moderna die Daten, die in die TetraScience Data Cloud hochgeladen werden, sofort erfassen, um sie zu überprüfen, anzureichern und in einem Datenmodell zu harmonisieren. Das Unternehmen kann die Daten über die gesamte Wertschöpfungskette hinweg problemlos abrufen und analysieren.

Durch die Beschaffung beider SaaS-Lösungen über AWS Marketplace konnte Moderna schnell auf die Technologie zugreifen, die das Unternehmen benötigte, um wissenschaftliche Ergebnisse zu beschleunigen. „AWS Marketplace hat uns geholfen, die von uns benötigte Technologie bis zu 60 Prozent schneller zu beschaffen und darauf zuzugreifen“, sagt Peralta. Das Unternehmen steigerte seine Produktivität, indem es AWS-Marketplace-Lösungen einsetzte, um die Zykluszeiten im Einkauf um den Faktor 3 zu verkürzen, die Vertrags- und Verhandlungszeiten zu straffen und die Onboarding-Verfahren für Einkäufer zu vereinfachen. Es hat auch von dem Feature der konsolidierten Rechnungsstellung profitiert, das die Zahlungen zentralisiert, so dass es seine Software- und Datenkäufe problemlos verwalten kann. „Durch die Verwendung von AWS Marketplace haben wir den gesamten Beschaffungsprozess für SaaS-Lösungen erheblich verbessert - vom Onboarding der Anbieter über die Zahlungen bis hin zum Erwerb von Lizenzen“, sagt Peralta.