ENPICOM 支持使用 AWS 更快地获得关于治疗性抗体发现的见解

荷兰生物信息学软件工程公司 ENPICOM 提供强大的数据分析软件和定制解决方案，以解码免疫系统并改善人类健康。此任务涉及管理样本中的大量数据，这些样本通常会生成数百万个 DNA 序列。分析工作需要大量的计算能力，可能代价昂贵。 为了寻求一种能够提供安全数据管理并加快分析速度的经济高效解决方案，公司将其基于云的 IGX 平台迁移到 Amazon Web Services（AWS）。 与之前的系统相比，ENPICOM 使用 AWS 将可扩展性和性能提高 3 倍。公司还提升创新能力，并且增强面向科学家的用户体验，这些科学家使用其平台形成可转化为新药物、疫苗和基于抗体疗法的见解。

ENPICOM 与合作伙伴合作开发工具和验证应用程序，以弥合如下方面的差距：从免疫组库测序（Rep-Seq）（一种了解作为个人免疫系统重要组成部分的不同类型抗体和蛋白质的方法）到形成有助于更全面地了解适应性免疫系统的见解。

对于开发新疫苗，发现可以预防疾病、及早发现疾病或复发的新型治疗分子，以及为患有癌症、免疫障碍和其他衰竭性疾病的患者制定高度针对性的治疗方式，这些见解都是必要因素。

但是，管理免疫 Rep-Seq 数据非常复杂，并且公开提供的测序数据量持续增长。ENPICOM 软件开发主管 Vadim Galaktionov 说道：“从计算的角度来看，我们的平台需要执行繁重的计算。”“为了实现 Rep-Seq 数据分析领域的普及，我们需要以经济可持续的方式为客户提供服务。”

迁移的另一个驱动因素是，ENPICOM 的许多客户已在使用 AWS，这意味着客户注册和数据共享将更简单、更高效。

快速而无缝地将 IGX 平台迁移到 AWS。从最初与 AWS 的通话到完成最后的割接，整个过程总共用时 6 周，并且只需 ENPICOM 的一小部分团队即可进行管理。在迁移期间，开发工作照常进行，停机时间仅为几个小时。

IGX 平台目前在 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）上运行，该服务提供安全且可调整大小的计算容量。公司还使用 Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS，用于运行和扩展 Kubernetes 应用程序的托管容器服务）和 Amazon Elastic Container Registry（Amazon ECR）来存储、共享和部署容器软件。ENPICOM 发现，在迁移过程中，AWS 提供的支持和高质量文档非常宝贵。

Galaktionov 立即注意到 AWS 提供的出色支持。他表示：“从与 AWS 沟通的那一刻起，我们就组建了一支非常称职的团队，团队成员不仅有兴趣加入我们的事业，而且有兴趣帮助我们取得成功。”“他们希望成功迁移，并在此后帮助我们发展业务。”

ENPICOM 团队每周（有时每天）会与 AWS 客户经理和解决方案架构师交流，后者总是能够将团队推荐给合适的人员来解决问题或提供新功能。

AWS 的实施包括数据层的托管服务，Galaktionov 表示该服务可以提高数据库性能。例如，使用 Amazon Aurora 关系数据库服务，ENPICOM 的 PostgreSQL 数据库的运行速度最多可以比以前快 3 倍，从而加快处理时间。Galaktionov 说道：“如果我可在不承担更多工程工作的情况下实现更高的性能，这对于任何工程经理来说都是胜利。”

迁移到 AWS 的另一个优势是易于管理。每天，AWS 基础设施仅由 ENPICOM IT 团队的一名成员管理。尽管迁移到 AWS 推动了更强大的销售渠道，但需要处理的管控问题要少得多，这意味 着Galaktionov 可以将更多的时间用于更有价值的本职工作。Galaktionov 表示：“现在我可以专注于领导软件部门，将 IGX 平台推进到全新的水平。”

在 AWS 上运行也可促进创新。AWS 提供的功能允许为 IGX 平台开发新的专用应用程序。该应用程序意味着研究人员可以显著改善其候选抗体库并降低候选抗体开发过程的风险。

该应用程序使用经过同行评审的算法来预测候选抗体的高度相关特性，即序列倾向性。通过评估序列倾向性，研究人员可以做出明智的决定，决定哪些抗体具有最佳的发育状况，从而尽可能减少在生产和临床开发过程中构成挑战的可能性。通过在发现过程的早期筛选序列倾向性，可以减少在寻找不合适候选抗体上浪费的时间和资源。这极大地增加了成功将新治疗产品推向市场的机会。

使用 AWS，ENPICOM 现在可以根据需要横向或纵向扩展。IGX 平台的后端负责处理繁重的计算工作。这意味着公司可以提供直观、高度可扩展的工作流程，只需单击几下即可评估数千个序列的序列倾向性。

ENPICOM还在开发其下一代数据层，该数据层将使用 Amazon Athena 数据查询服务来处理近 100 倍的 DNA 数据。公司还将整合机器学习服务，例如用于运行大数据工作负载的 Amazon EMR 以及用于构建、训练和部署机器学习模型的 Amazon SageMaker，这会有助于将产品推向市场。Galaktionov 表示：“我相信，无论我们的业务如何增长，AWS 都会与我们共同成长。”