通过完全托管的基础设施
为美国组学管道减轻基础设施管理的工作负担
高达 40%
总体成本节约
科学家通过简单的界面实现
自助服务
缩短
开发和运行组学管道的时间,通过透明调试快速排除故障
提高
管道稳健性和可重复性
概览
组学数据分析包括对 DNA、RNA 和/或蛋白质等生物分子进行测序,为改善健康状况和加速科学发现带来了巨大希望。但是,分析大型、复杂和高维数据集会带来挑战,需要专门的工具来支持高吞吐量计算和千兆字节的存储。
生物技术领域的领导者 Amgen 认识到组学数据对治疗和科学突破的重要性。美国的 Amgen 研究人员最初使用 Amazon Web Services(AWS)上的基因组学工作流(GWF)来支持 Amgen 组学工作负载。但是,通过命令行界面访问 GWF 需要很高的技术敏锐度,研发领域的科学家不得不依靠繁忙的 IT 团队来管理并调试所需的计算资源,这导致了 GWF 中工作流部署的延迟。
为了简化和标准化从组学数据中获得洞察的过程,Amgen 采用了 AWS HealthOmics,该服务可以帮助医疗保健和生命科学组织大规模存储、查询和分析基因组、转录组和其他组学数据。使用 AWS HealthOmics,Amgen 集中了其组学分析管道,为启动和跟踪作业提供了简化的界面,与之前的解决方案相比,这有可能将总体成本降低 25-40%,同时缩短周期时间。使用 AWS HealthOmics 的安全存储和可扩展的工作流,Amgen 加快了其组学管道,缩短了周期时间,从而快速提供洞察和发现。
机会 | 使用 AWS HealthOmics 标准化 Amgen 的数据管道
Amgen 于 1980 年在加利福尼亚成立,旨在通过发现、开发、制造和提供创新疗法,释放生物学的潜力,帮助患有严重疾病的患者。其研发团队利用对靶标和疾病生物学的深刻理解,寻找新的更好的方法来战胜世界上最棘手的疾病,并将组学分析用于药物研发过程的多个阶段(从靶标发现到蛋白质制造)。
Amgen 意识到云对运行基因组学工作流的好处,于 2019 年在 AWS 上实施了 GWF,并开始将其组学管道从本地实施迁移到 AWS。但是,尽管功能强大,AWS 解决方案并不是完全自助的。IT 支持团队必须为科学家建立管道,而且很难排除故障以及跟踪任务或调试运行。此外,科学家们利用多个计算环境进行分析,这给基础设施团队带来了负担,也很难查看和跟踪技术资源。
2022 年 10 月,AWS 与 Amgen 分享了测试 AWS HealthOmics 的试点机会。Amgen 认识到,这是一个实现组学流程预置扩缩功能标准化和集中化的机会,同时为科学家提供强大且可定制的管道处理选项。“我们非常感谢我们的团队为创建管道并使其在 GWF 上启动并运行所做的工作,”Amgen 数字创新加速研究中心生物信息技术高级科学家 Ittai Eres 表示。“但是我们知道使用 AWS HealthOmics 将是一个更快的过程,可以帮助我们在不同的分析师之间标准化和共享管道。
AWS HealthOmics 是一种具有独特吸引力且适用的解决方案。我们能更快地回答问题,更快地评测靶标是否值得关注,从而更快地将药物送到有需要的人手中。”
Ittai Eres
Amgen 数字创新加速研究中心生物信息学技术高级科学家
解决方案 | 加快组学工作负载的周转时间,同时简化科学家的访问
Amgen 开始为五个不同的管道实施 AWS HealthOmics,从而减轻了 IT 团队耗时的基础设施设置和管理工作。“通过这项工作,我们不必不断调整计算环境、管道和队列以确保一切正常运行,还为我们提供了前所未有的规模和稳定性,”研发信息学组学团队技术产品经理 Jamie Rosner 表示。“相反,我们现在可以把这些时间花在自己开发管道上。”
使用 AWS HealthOmics,Amgen 使用相同的授权模型在一个地方存储和管理工作流,从而提供了先前解决方案所缺乏的可扩展性。Amgen 还通过管道维护其数据保管链,并可以访问完整的审计跟踪记录,从而帮助满足合规要求。“使用 AWS HealthOmics,我们可以加深对生物学、靶点和疾病的理解,最终为研发决策提供依据,”Eres 表示。“对于像 Amgen 这样规模的公司来说,将所有东西放在一个地方对于可重复性、透明度、安全性和权限来说是非常重要的。”
使用 AWS HealthOmics,科学家可以立即了解所有可用的管道。此外,AWS HealthOmics 通过 Nextflow 工作流支持 Amgen 的要求,同时可以根据需要灵活地扩展到其他语言,例如 WDL 或 CWL,而无需从头开始创建解决方案。科学家无需命令行专业知识即可通过简单的图形用户界面访问 AWS HealthOmics。“这是我们以前所缺乏的,”Rosner 表示。“现在,具有不同技术技能水平的科学家具有相同的能力,能够以简单的点击格式分析各种类型的数据。” 科学家们还可以更好地了解不同类型分析的有效性,例如更清楚地了解“在靶下切割并使用核酸酶释放”(CUT&RUN)方法的好处,这是一种相对较新的组学分析,可以分离特定的蛋白质-DNA 复合物,从而分析表观基因组。“现在可以将其快速移植到 AWS HealthOmics 中,看看这是否是我们有兴趣使用的新数据类型,”Eres 表示。“过去,即使评测新组学分析策略的效用也会令人头疼,这可能会导致优先级降低,错过宝贵的生物学洞察。”
通过集中资源,Amgen 减少了与冗余软件或重复许可相关的不必要成本。通过与 AWS 的密切合作,Amgen 提供了宝贵的产品反馈以满足其需求,同时最终推动惠及其他 AWS HealthOmics 客户的增强功能。
AWS HealthOmics 还可以轻松地与其他工作流和系统集成。例如,科学家可以通过 API 调用将通过实验室信息管理系统(LIMS)提供的元数据直接发送到 AWS HealthOmics。
成果 | 通过简化决策更快将药品推向市场
通过使用 AWS HealthOmics 等工具,Amgen 通过更好地了解药物研发管道各个阶段的靶标和检测结果,更快为患者提供药物。例如,对许多不同样本的 CUT&RUN 数据进行分析可以帮助湿实验室科学家决定要研究哪些抗体,哪些抗体对所需靶标不够特异。该公司将在 2024 年中期上线其首个生产工作负载,计划将另外 30 多个工作负载迁移到云,以降低成本并提高可分享性。
Amgen 还将工作流连接到 LIMS 等各种内部系统,以促进跨系统元数据管理、自动运行参数生成和自动运行启动。“我们的愿景是构建一个真正完整的自动化系统。对数据进行测序后,就会自动运行并分析数据,这样早上抵达的科学家就可以准备好在人为干预最少的情况下开始工作,”Eres 表示。
美国的 Amgen 科学家将继续进一步普及组学的使用,以用户友好的方式共享整个组织所做的工作,并为组学数据分析建立中央资源。“对于有兴趣拓宽组学管道的可访问性、用途和可见性的科学家来说,AWS HealthOmics 是一个具有独特吸引力且适用的解决方案,”Eres 表示。“我们可以更快地回答问题,更快地评测靶标是否值得关注。最终,我们希望更快地将药品送到有需要的人手中。”
关于 Amgen
Amgen 发现、开发、制造和交付创新药物,以帮助数百万患者对抗世界上一些最棘手的疾病。要了解更多信息,请访问 Amgen.com。
使用的 AWS 服务
AWS HealthOmics
AWS HealthOmics 是一项专用服务,可帮助医疗保健和生命科学组织及其软件合作伙伴存储、查询和分析基因组、转录组和其他组学数据,然后从这些数据中产生洞察,从而改善健康
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