Nous avons pu utiliser les instances F1 basées sur FPGA pour accélérer radicalement le processus de séquençage du génome complet. Ainsi, ce qui nous demandait auparavant 20 heures de calculs peut maintenant être réalisé en seulement trois heures.
Professor Dr. Torsten Haferlach Chief Executive Officer, Munich Leukemia Lab

Munich Leukemia Lab (MLL) est un établissement de diagnostic et de recherche dont la mission est de trouver un remède contre la leucémie et le lymphome. MLL utilise des méthodes moléculaires et informatiques de pointe pour façonner l'avenir du diagnostic et de la thérapie hématologiques. Grâce à AWS, MLL a accéléré le temps de traitement des données génomiques des patients, le réduisant de 20 heures à 3 heures, et contribuant ainsi à accélérer la recherche et à améliorer le diagnostic de la leucémie.

L'utilisation par MLL du séquençage de nouvelle génération (NGS) à haut débit a entraîné une forte augmentation des besoins de calcul et de stockage de l'entreprise, dépassant la capacité de l'infrastructure locale de MLL. Pour répondre à ses besoins croissants en calcul et stockage pouvant être mis à l'échelle tout en maintenant un niveau élevé de sécurité des données, MLL s'est tournée vers Amazon Web Services (AWS) et a tiré parti de la solution BaseSpace d'Illumina dans la région AWS de Francfort. MLL utilise les instances F1 basées sur FPGA d'Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) pour accélérer le traitement de ses données génomiques et Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) pour stocker de manière rentable ses données. Depuis 2018, plus de 2,4 pétaoctets de données ont été créés à partir de l'analyse par MLL de plus de 4 200 génomes de patients. MLL cherche désormais à ajouter la parallélisation, l'automatisation et le machine learning pour accélérer l'analyse génomique et améliorer la précision des diagnostics.