Rationalisation de 70 % de l’extraction et de l’analyse de données réelles grâce à AWS Data Exchange avec Moderna

Moderna est une société pharmaceutique et biotechnologique qui recherche et développe principalement des traitements à base d’ARNm. En tant que société de biotechnologie, Moderna dépend d’un accès rapide et transparent à un large éventail de preuves empiriques pour générer des informations et prendre des décisions métier éclairées qui améliorent les résultats pour les patients. Les preuves empiriques, c’est-à-dire les données relatives à la prestation des soins de santé, constituent la base du développement de médicaments et de produits thérapeutiques.

Moderna collecte ces données dans différents formats à partir de sources multiples, mais elle devait auparavant coder et adapter un nouveau processus d’intégration des données pour chaque source de données publique et privée. Cela impliquait l’utilisation de différents langages de script et de processus personnalisés, dont la mise en place par les ingénieurs de données de Moderna a nécessité beaucoup de temps et d’efforts manuels. Surtout, cela a retardé l’acheminement des données là où elles étaient le plus essentielles. « La majeure partie de l’extraction de toutes ces solutions personnalisées a pesé lourdement sur la transformation elle-même », explique Carlos Peralta, directeur de l’ingénierie des données chez Moderna. « Cela nous a conduits à ne pas avoir de stratégie de données unifiée. »

La dispersion de tous ces processus entre différentes sources a compliqué le catalogage des données dont Moderna faisait l’acquisition et a sérieusement limité toute traçabilité pour l’entreprise et ses parties prenantes. Il en a également résulté des jeux de données cloisonnés, peu utilisables et peu pratiques pour les utilisateurs. En outre, Moderna a dû mettre en place des processus de facturation distincts pour chacun de ses fournisseurs, ce qui a ajouté de la complexité, car elle devait gérer des factures individuelles au risque d’acheter des jeux de données en double.

Les scientifiques et les chercheurs de Moderna avaient besoin d’une solution évolutive et unifiée pour collecter et stocker des données provenant d’équipements et d’expériences en laboratoire. Pour y parvenir, l’entreprise a mis en place AWS Data Exchange, qui facilite la recherche de données tierces dans le cloud, l’abonnement à ces données et leur utilisation.

Sur AWS Data Exchange, Moderna dispose désormais d’un emplacement unique pour obtenir les données empiriques dont elle a besoin et s’y abonner. Ces données sont particulièrement utiles pour éclairer les stratégies de recrutement de nouveaux vaccins à ARNm candidats contre le virus respiratoire syncytial, la grippe et d’autres maladies. L’entreprise n’a plus besoin de configurer des intégrations personnalisées, de négocier des contrats ou d’établir des processus de facturation individuels pour chaque abonnement, car tout est regroupé sur une seule facture AWS. Et comme elles se trouvent sur AWS, toutes les données sont chiffrées en transit et au repos, ce qui répond aux exigences de sécurité de Moderna.

« Sur AWS Data Exchange, nous pouvons personnaliser la manière dont nous souhaitons partitionner les données et les organiser dans nos lacs de données, explique M. Peralta. Nous pouvons nous assurer d’obtenir les données dans le bon format à l’avance, afin de ne pas avoir à penser à leur transformation, à leur chargement ou à leur extraction. Nous disposons de tout ce dont nous avons besoin dans une solution unique. »

En utilisant AWS Data Exchange, Moderna a accéléré et simplifié le processus d’acheminement sécurisé de données tierces directement dans les services et applications où elles sont nécessaires. Elle passe désormais moins de temps à rechercher des données, à créer l’infrastructure nécessaire à leur mise en production et à se conformer aux réglementations de l’entreprise et du secteur. « Nous souhaitons utiliser les données là où nous nous concentrons le plus, explique M. Peralta. Nous avons supprimé la viscosité liée à l’écriture de code personnalisé et nous obtenons désormais des données quasiment en temps réel. »

Moderna extrait et stocke les données dans des lacs de données sur Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), un service de stockage d’objets conçu pour récupérer n’importe quelle quantité de données, depuis n’importe où. Elle utilise également Amazon Redshift, un entrepôt de données du cloud capable d’analyser des exaoctets de données et de fournir des informations quasiment en temps réel.

Les données sont directement accessibles dans Amazon Redshift, puis mises à jour quasiment en temps réel pour être analysées dans des tableaux de bord de surveillance des maladies. Moderna peut ainsi cibler efficacement les zones géographiques et démographiques les plus à risque pour savoir où mener les essais de recrutement. AWS Data Exchange permet à Moderna de gagner du temps en rendant les données presque immédiatement disponibles pour analyse et constitue désormais un élément essentiel de la stratégie de l’entreprise en matière de données empiriques.

« L’objectif de disposer des données dans Amazon Redshift est de donner à nos outils d’informatique décisionnelle et à nos équipes de l’entreprise les moyens de tirer le meilleur parti des données », explique M. Peralta. Désormais, l’entreprise peut connecter les parties prenantes directement aux fournisseurs de données. « Nous avons accéléré le processus d’acquisition de données en passant de 8 à 10 jours à seulement 3 jours grâce à AWS Data Exchange, déclare M. Peralta. Nous donnons aux utilisateurs les moyens de prendre des décisions plus éclairées et fondées sur des données. » Moderna n’a également plus besoin d’attendre que les fournisseurs transmettent les données ; l’entreprise y accède quasiment en temps réel. « Nous mettons les données immédiatement à disposition afin que les parties prenantes internes puissent les analyser et prendre des décisions métier 70 % plus rapidement », explique M. Peralta.

Grâce à de meilleurs pipelines de données, Moderna est en mesure d’automatiser les flux de données et d’harmoniser des formats de données disparates sur des centaines, voire des milliers, d’instruments de laboratoire et de sources logicielles afin d’accélérer la recherche scientifique. Cela permet d’éliminer les silos qui entravent les avancées scientifiques et ralentissent l’innovation. En outre, les scientifiques peuvent mener des recherches plus sûres et plus collaboratives en éliminant les pratiques de transcription manuelle sujettes aux erreurs et en utilisant des algorithmes qui révèlent les risques avant que des problèmes ne surviennent.

Le développement rapide du vaccin contre la COVID-19 est un exemple éloquent de ce qu’il est possible de réaliser grâce à des flux de données plus rapides. Moderna est parvenue à terminer la séquence de son vaccin à ARNm contre la COVID-19 en seulement deux jours grâce au machine learning (ML) sur AWS, et le premier lot clinique a été lancé 25 jours plus tard. Pour produire un médicament efficace, les chercheurs doivent étudier la structure des protéines à l’intérieur des cellules afin de concevoir le médicament qui se liera efficacement à un type de protéine spécifique. Ceci est particulièrement important pour les cas d’utilisation chez Moderna tels que la microscopie électronique cryogénique, qui utilise des microscopes spéciaux pour produire des images détaillées des protéines. Ces microscopes peuvent générer des dizaines de téraoctets de données par jour. Les données utilisateur peuvent également ajouter jusqu’à 20 % de frais généraux.

Moderna avait besoin d’une solution pour réduire le temps et les efforts liés à l’extraction, à la validation et à la transformation manuelles de grands jeux de données complexes stockés à différents endroits. Elle a utilisé TetraScience Data Cloud, une solution de logiciel en tant que service (SaaS) sur AWS Marketplace avec des intégrations d’intelligence artificielle et de machine learning, pour automatiser et centraliser l’ingestion de données provenant de sources disparates. Désormais, les scientifiques et les chercheurs de Moderna peuvent collecter immédiatement les données qui sont chargées sur TetraScience Data Cloud pour les vérifier, les enrichir et les harmoniser dans un modèle de données. L’entreprise peut accéder aux données et les analyser facilement tout au long de la chaîne de valeur.

En se procurant les deux solutions SaaS via AWS Marketplace, Moderna a rapidement accédé à la technologie dont elle avait besoin pour accélérer les résultats scientifiques. « AWS Marketplace nous a aidés à acquérir les technologies dont nous avions besoin et à y accéder jusqu’à 60 % plus rapidement », déclare M. Peralta. L’entreprise a amélioré sa productivité en s’appuyant sur les solutions AWS Marketplace afin de diviser par trois les temps de cycle d’achat, de rationaliser les délais de passation de contrats et de négociations, mais aussi de simplifier les pratiques d’intégration pour les acheteurs. Elle a également bénéficié de sa fonctionnalité de facturation consolidée, qui centralise ses paiements afin de pouvoir gérer facilement ses achats de logiciels et de données. « En utilisant AWS Marketplace, nous avons considérablement amélioré le processus global d’approvisionnement pour les solutions SaaS, de l’intégration des fournisseurs aux paiements et à l’obtention de licences », explique M. Peralta.