La solution de traitement des données génomiques d'AstraZeneca exécute 51 milliards de tests par jour sur AWS

Outre la nécessité de dégager rapidement des informations à partir des données génomiques, AstraZeneca souhaitait réaffecter des ressources à la recherche scientifique et éviter de consacrer du temps dédié à la bioinformatique à des activités de gestion des données à faible valeur ajoutée. Comme l'entreprise collecte des pétaoctets de données provenant de plusieurs sources et en larges quantités, elle avait besoin d'une capacité de calcule puissante et évolutive.

Forte de son expérience sur AWS, AstraZeneca a décidé d'étendre son utilisation des outils AWS pour développer une solution bioinformatique basée sur le cloud pour le traitement et l'analyse rapides du génome.

La solution à haut débit d'AstraZeneca effectue de nombreuses étapes de traitement et d'analyse des données génomiques. L'analyse secondaire génomique examine les lectures de séquençage brutes pour reconstruire un génome et identifier les variantes génomiques qui peuvent être analysées plus en détail lors d'étapes ultérieures. Pour automatiser l'orchestration des données de ces étapes, l'architecture utilise AWS Lambda, un service de calcul sans serveur qui permet aux utilisateurs d'exécuter du code sans provisionner ni gérer de serveurs. Pour mettre en place une couche d'exécution des tâches, l'architecture utilise AWS Batch, qui alloue dynamiquement une quantité optimale et un type de ressources de calcul (par exemple, des instances optimisées pour le CPU ou pour la mémoire) en fonction du volume et des besoins en ressources spécifiques des tâches par lots soumises. Au cours du processus, l'architecture trie les données dans des compartiments en utilisant Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), un service de stockage d'objets.

Sur AWS, AstraZeneca a accéléré et amélioré sa productivité grâce à la mise à l'échelle, à la puissance de calcul et à l'accès à des services technologiques performants. L'entreprise pouvant effectuer des analyses à grande échelle lorsqu'elle en a besoin, les données sont disponibles plus rapidement pour analyse. « Nous pouvons désormais exécuter plus de 51 milliards de tests statistiques en moins de 24 heures, en étudiant les effets de mutations individuelles ou de gènes individuels, chacun présentant un large éventail de phénotypes », explique Slavé Petrovski, Vice-président, Responsable de l'analyse et de l'information du génome au sein du Centre de recherche génomique d'AstraZeneca. Les efforts de l'entreprise portent leurs fruits. « Nous avons apporté une contribution génétique à plus de 40 projets de découverte de médicaments d'AstraZeneca en 2020 en utilisant ces capacités », indique M. Petrovski.

AstraZeneca a produit un pipeline bioinformatique en génomique rapide et efficace qui donne à ses scientifiques le temps et les ressources nécessaires pour continuer d'innover. En conséquence, le Centre de recherche en génomique de l'entreprise progresse vers son objectif d'analyser deux millions de génomes d'ici 2026.