삶을 바꾸는 의약품의 발견과 개발을 가속화하는 여정에서 AWS를 사용한 AstraZeneca

제약 업계는 환자에게 의약품을 제공하는 데 걸리는 전체 시간을 줄이기 위해 노력하고 있습니다. 단일 의약품을 출시하는 데는 평균 10년이 걸리고 10억 USD 이상의 비용이 소요됩니다. 이 프로세스를 가속화하면 치료 결과를 개선하고자 하는 생명 과학 조직과 환자 모두에게 큰 이점을 제공할 수 있습니다.

AstraZeneca는 신약을 비용 효율적으로 더 빠르게 개발하고 신약 개발의 성공률을 높이는 것을 목표로 Amazon Web Services(AWS)를 사용하여 신약 개발 프로세스를 혁신하고 있습니다. 과학자들이 데이터를 검색하고, 액세스하고, 상호 운용하며, 재사용할 수 있게 되면서, 이전에는 생성하는 데 며칠 또는 몇 주가 걸리던 유용한 인사이트를 이제 신속하게 확보하여 궁극적으로 수백만 명의 환자에게 도움을 줄 수 있습니다.

AstraZeneca는 이러한 여러 결과물을 바탕으로 소규모 솔루션을 신속하게 개발하여 과학자들에게 제공하는 민첩한 DevOps 프로세스를 구축했습니다. Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)는 안전성, 신뢰성, 비용 효율성이 뛰어난 고성능 컴퓨팅 인프라를 제공하여 대용량 데이터 세트를 거의 실시간으로 처리할 수 있는 컴퓨팅 파워를 실현합니다. 이러한 대규모 컴퓨팅 파워는 마이크로서비스 애플리케이션을 실행 및 확장하는 관리형 컨테이너 서비스인 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)와 함께 확장형 아키텍처의 일부로서 작동하면서, 온프레미스 솔루션을 훨씬 능가하는 수준의 성능으로 과학자의 인사이트 도출 시간을 더욱 단축합니다.

AstraZeneca 솔루션의 기본 구성 요소 중 하나인 AstraZeneca의 데이터 허브는 AWS의 다양한 추출, 전환, 적재(ETL) 마이크로서비스를 사용하여 연구원, 서드 파티 및 온프레미스 데이터 센터와 연구소에서 데이터를 수집합니다. 이 솔루션은 사일로에 데이터를 저장하는 대신, 업계 최고의 확장성, 데이터 가용성, 보안 및 성능을 제공하는 객체 스토리지 서비스인 Amazon Simple Storage Service(S3), 그리고 고급 상용 데이터베이스의 속도 및 안정성과 오픈 소스 데이터베이스의 편의성 및 비용 효율성을 결합한 완전관리형 관계형 데이터베이스 엔진인 Amazon Aurora PostgreSQL을 사용합니다. 

검색은 잠재력이 있는 새로운 분자를 찾는 데 중요한 도구이며, 과학자들은 Amazon OpenSearch Service를 사용하여 데이터베이스에서 하위 구조의 유사성을 쿼리할 수 있습니다. 이 서비스는 과학자들이 대화형 로그 분석, 실시간 애플리케이션 모니터링, 웹 사이트 검색 등을 간단하게 수행하도록 지원합니다. OpenSearch Service는 AstraZeneca의 검색 프로세스를 간소화하여 지원 오버헤드를 줄이고, 과학자들이 밀리초 만에 유사한 분자를 검색할 수 있게 합니다.

AWS의 완전관리형 기능 덕분에 AstraZeneca는 일반적인 유지 관리 작업이 아니라 과학적 결과를 실현하는 데 집중할 수 있게 되었습니다. 또한 AWS Graviton 프로세서를 사용함에 따라 Amazon Aurora의 성능이 최대 20% 향상되고 비용이 최대 35% 절감되었습니다. AstraZeneca의 연구 개발 IT 담당 부사장인 Anna Berg Åsberg는 “AWS는 방대한 데이터 세트와 복잡한 알고리즘을 처리하는 데 있어 중요한 컴퓨팅 파워를 제공해 주었습니다”라고 말합니다. AWS는 연구 개발을 지원하기 위해 저희가 어떻게 협업하는지 잘 알고 있으며, 이러한 놀라운 성과를 실현하는 데 도움이 되는 적절한 서비스와 아키텍처 지침을 제공했습니다”라고 말합니다.

AWS 솔루션을 사용하면서 AstraZeneca는 인공 지능(AI)과 기계 학습의 사용 방식을 체계적으로 통합하여, 화학자들이 신약 개발 파이프라인을 가속화하고 출시 소요 시간을 단축하기 위한 인사이트를 도출하는 데 도움을 줄 수 있었습니다. Åsberg는 “저희는 다음에 어떤 분자를 어떤 방법으로 만들 수 있을지 예측하기 위해 정교한 계산 방법을 개발했습니다. 기존에는 분자를 만들어내는 데 몇 년이 걸렸습니다. 이제는 화학자들이 AI를 활용하여 최단 시간에 분자를 만드는 최선의 방법을 결정합니다”라고 말합니다. 실제로 현재 AstraZeneca의 저분자 프로젝트 중 70%에 회사의 AI 도구가 사용되고 있습니다. Åsberg는 “화학자들은 이 도구를 신뢰하고 있으며, 저희와 함께 도구를 매일 개선해나가고 있습니다”라고 말합니다.