AstraZeneca のゲノミクスデータ処理ソリューションが AWS において 1 日で 510 億のテストを実行

AstraZeneca は、ゲノムデータからインサイトをすばやく収集することに加えて、リソースを科学的探索のために再割り当てし、比較的価値の低いデータ管理業務の実行にバイオインフォマティクスの時間を費やさないようにしたいと考えていました。同社は複数のソースを通じてペタバイト規模のデータを大量に収集するため、強力でスケーラブルなコンピューティング性能を必要としていました。

以前に AWS を基盤として構築したことがある AstraZeneca は、AWS ツールの利用を拡大して、迅速なゲノム処理と解析のためのクラウドベースのバイオインフォマティクスソリューションを開発することを決定しました。

AstraZeneca のハイスループットソリューションは、ゲノムデータの処理と解析の多くのステップを実行します。ゲノム二次解析では、生データの配列決定リードを調べてゲノムを再構築し、後の段階でさらに解析できるゲノムバリアントを特定します。これらのステップのデータオーケストレーションを自動化するために、アーキテクチャは AWS Lambda を利用します。これは、サーバーをプロビジョニングまたは管理することなく、ユーザーがコードを実行できるサーバーレスコンピューティングサービスです。タスク実行レイヤーを構築するために、アーキテクチャは AWS Batch を利用します。AWS Batch では、コンピューティングリソース (CPU やメモリ最適化インスタンスなど) の最適な数量とタイプを、送信されたバッチジョブの量と具体的なリソース要件に基づいて動的にプロビジョニングします。その過程で、アーキテクチャは、オブジェクトストレージサービスである Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) を利用してデータをバケットに分類します。

AstraZeneca は、AWS において、スケール、計算能力、および豊富なテクノロジーサービスへのアクセスを利用して、速度と生産性を向上させました。会社は必要に応じて解析を大規模に実行できるため、データをより早く解析に利用できます。「当社では、24 時間以内に 510 億を超える統計テストを実行し、それぞれが幅広い表現型を持つ個々の突然変異または個々の遺伝子の影響を研究できるようになりました」と AstraZeneca のゲノミクス研究センターのゲノム解析およびインフォマティクス責任者兼 VP である Slavé Petrovski 氏は述べています。会社の努力は報われています。「これらの機能を用いて、2020 年の AstraZeneca の創薬プロジェクトのうち 40 件超に遺伝学的なインプットを提供しました」と Petrovski 氏は述べています。

AstraZeneca は、迅速かつ効率的なゲノミクスバイオインフォマティクスパイプラインを作成しました。これは、科学者にイノベーションを追求するための時間とリソースをもたらしてくれます。その結果、同社のゲノミクス研究センターは、2026 年までに 200 万のゲノムを解析するという目標に向かって前進しています。