AstraZeneca utiliza AWS en su búsqueda para acelerar la identificación y el desarrollo de medicación que suponga un antes y un después.

La industria farmacéutica se esfuerza por reducir el tiempo total de entrega de los medicamentos a los pacientes. Llevar un solo medicamento al mercado lleva un promedio de 10 años y más de mil millones de dólares. La aceleración de este proceso proporcionaría enormes beneficios a los pacientes y a las organizaciones de ciencias biológicas que buscan mejorar los resultados.

AstraZeneca utiliza Amazon Web Services (AWS) para reimaginar su proceso de descubrimiento de fármacos, con el objetivo de desarrollar medicamentos de forma más rápida, rentable y con una mayor probabilidad de éxito. Los científicos ahora tienen acceso a datos que se pueden encontrar, accesibles, interoperables y reutilizables, de modo que pueden generar rápidamente información útil que antes tardaba días o semanas y, en última instancia, beneficiar a millones de pacientes.

AstraZeneca ha transformado muchos de sus productos clave en un proceso ágil de DevOps en el que desarrolla soluciones más pequeñas rápidamente y las pone a disposición de los científicos. Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) ofrece una infraestructura informática segura, confiable, de alto rendimiento y rentable gracias a la potencia de cálculo necesaria para gestionar enormes conjuntos de datos prácticamente en tiempo real. Esta potencia de procesamiento a gran escala funciona junto con Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), un servicio de contenedores gestionado que ejecuta y escala las aplicaciones de microservicios, como parte de una arquitectura escalable que supera con creces lo que es posible con una solución local, lo que acelera aún más el tiempo de obtención de información para los científicos.

Como uno de los componentes fundamentales de la solución de AstraZeneca, su centro de datos utiliza una variedad de microservicios de extracción, transformación y carga de AWS para recopilar datos de investigadores, terceros y centros de datos y laboratorios locales. En lugar de almacenar los datos en silos, la solución utiliza Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), un servicio de almacenamiento de objetos que ofrece escalabilidad, disponibilidad de datos, seguridad y rendimiento líderes del sector, así como Amazon Aurora PostgreSQL, un motor de base de datos relacional totalmente gestionado que combina la velocidad y la fiabilidad de las bases de datos comerciales de alta gama con la simplicidad y la rentabilidad de las bases de datos de código abierto. 

La búsqueda es una herramienta importante para encontrar nuevas moléculas potenciales, y los científicos pueden consultar las bases de datos para comprobar si hay similitudes en la subestructura mediante Amazon OpenSearch Service, lo que facilita a los científicos la realización de análisis de registros interactivos, la supervisión de las aplicaciones en tiempo real, la búsqueda en sitios web y mucho más. OpenSearch Service ha simplificado el proceso de búsqueda de AstraZeneca, reduciendo la sobrecarga de soporte y ayudando a los científicos a recuperar moléculas similares en milisegundos.

Las capacidades totalmente gestionadas de AWS permiten que AstraZeneca pueda centrarse en ofrecer resultados científicos en lugar de en las tareas de mantenimiento estándar. Además, el uso de procesadores AWS Graviton ha supuesto una mejora del rendimiento de hasta un 20 por ciento para Amazon Aurora y un ahorro de costes de hasta un 35 por ciento. «AWS proporcionó una potencia informática fundamental para ayudarnos a gestionar los enormes conjuntos de datos y los complejos algoritmos», afirma Anna Berg Åsberg, vicepresidenta de TI de investigación y desarrollo de AstraZeneca. «Entienden cómo nos unimos para apoyar nuestra investigación y desarrollo y nos brindaron el servicio adecuado y la orientación arquitectónica que nos ayudó a lograr estas increíbles cosas».

El uso de las soluciones de AWS ha ayudado a AstraZeneca a incorporar sistemáticamente el uso de la inteligencia artificial (IA) y el machine learning para ayudar a los químicos a extraer información con el fin de acelerar los procesos de descubrimiento de fármacos y reducir el tiempo de comercialización. «Hemos creado métodos computacionales sofisticados para predecir qué moléculas podemos crear a continuación y cómo crearlas», afirma Åsberg. «Tradicionalmente, este proceso llevaría años. En la actualidad, los químicos utilizan la IA para decidir la mejor manera de producir la molécula en el menor tiempo posible». De hecho, el 70 por ciento de los proyectos de moléculas pequeñas de AstraZeneca ahora utilizan las herramientas de inteligencia artificial de la empresa. «Los químicos confían en él y trabajan con nosotros para mejorarlo todos los días», afirma Åsberg.