AWS HealthOmics | Amazon Web Services ブログ

Kite、AWS HealthOmics を活用し細胞治療研究向けのスケーラブルなバイオインフォマティクスを推進

Gilead 傘下の Kite は、プロジェクトごとに分断されていたバイオインフォマティクスのワークフローを、AWS HealthOmics を軸にした標準化されたクラウド基盤へ移行しました。本記事では、オンプレミスのシーケンサーから電子実験ノート (ELN) を入口にしたワークフロー実行までを自動化したイベント駆動アーキテクチャと、その設計上の判断を紹介します。18 か月以上の本番稼働で 20 個のワークフローを運用し、100 名を超える研究者が ELN からバイオインフォマティクスワークフローを利用できるようになりました。

AWS HealthOmics と Amazon Bedrock AgentCore によるゲノムバリアント解釈の高速化

シーケンスデータの急増により、ゲノムバリアントの解釈は複雑なパイプラインと専門知識を要する作業になっています。本記事では、AWS HealthOmics のワークフローと Amazon S3 Tables、Amazon Bedrock AgentCore 上の Strands Agents を組み合わせ、VCF ファイルの取り込みからアノテーション、自然言語での問い合わせまでを一貫して実行するゲノムバリアント解釈エージェントを紹介します。臨床研究者が SQL を書かずに、対話形式でコホート全体のバリアントを解析できるようになります。

MGI、Sentieon、AWS で強化するゲノムデータストレージとワークフロー

MGI、Sentieon、AWS の協業により、ゲノミクスラボは大規模なシーケンシングデータを効率的に管理・解析できます。ベルリンの MGI 欧州本社では、3 台の DNBSEQ-T7 シーケンサーが週あたり合計で最大 63 テラベース生成するゲノムデータを AWS HealthOmics Sequence Store に取り込み、Sentieon の DNAscope や TNseq を Ready2Run ワークフローまたはプライベートワークフローで実行します。Ready2Run の固定料金と自動リソース管理により、コストを予測しやすく、迅速で高精度な発見を実現します。

AWS HealthOmics ワークフローで PacBio 全ゲノムシーケンシングのバリアント解析パイプラインをベンチマークする

PacBio HiFi の全ゲノムシーケンシング (WGS) バリアント解析パイプラインを AWS HealthOmics 上に実装し、大規模運用に向けてベンチマークしました。DeepVariant を GPU (NVIDIA Tesla A10G / omics.g5.2xlarge) で実行すると、CPU 比 21.3 パーセントのコスト削減と 8.5 パーセントの高速化を達成。run_analyzer の推奨構成なら 19.15 ドルまで削減できる見込みです。

Kiro でライフサイエンス研究を加速する: 100 以上のオープンソースデータベースへの統合 AI インターフェース

ライフサイエンス研究者は、遺伝子、バリアント、構造、薬剤、疾患を調べるたびに、API や認証、データ形式が異なる何十ものデータベースを行き来する必要があります。本記事では、Kiro を 24 分野・100 以上のデータベースを横断する統合研究インターフェースへと拡張する Kiro power パッケージ「Kiro for Life Sciences」を紹介します。24 のドメイン特化 MCP サーバーとデータベース横断検索、ガイド付きワークフロー、ドメインスキルにより、自然言語での質問から構造化された結果までを一気通貫で得られます。