Amazon Web Services ブログ

Category: Life Sciences

グローバルサプライチェーンにおける通関リスクの管理

前回のブログ「動的なサプライチェーンプラットフォームを構築する方法: 入門書」では、企業が AWS を利用してグローバルサプライチェーンにおける市場イベントをプロアクティブに管理する方法について説明しました。今回は、 AWS の人工知能・機械学習 (AI/ML) クラウドサービスを利用して、企業が同じグローバルサプライチェーンの中でどのように通関リスクを管理することができるかに焦点を当てます。

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AWS Batchを用いた大規模なタンパク質立体構造予測

タンパク質は、体内で重要な役割を果たす巨大な生体分子です。タンパク質の物理的な構造を知ることは、その機能を理解する上で重要な鍵となります。しかし多くの場合、タンパク質の構造を実験的に決定することは困難であり、高額な費用を要します。そこで近年、機械学習アルゴリズムを用いてタンパク質の構造を予測することが検討されています。AlphaFold2 や RoseTTAFold など、複数の著名な研究チームがタンパク質構造予測に関するアルゴリズムを発表しています。彼らの研究は重要なものであり、Science 誌の 2021 Breakthrough of the Year に選ばれました。 AlphaFold2 や RoseTTAFold は、既知のタンパク質のテンプレートを用いて学習させたMultitrack transformer architectureを使用して、未知のペプチド配列の立体構造を予測します。これらの予測は GPU に大きく依存し、完了するまでに数分から数日を要します。予測するための入力には、多重配列アライメント (Multiple sequence alignment; MSA) データが含まれます。MSA 生成のアルゴリズムは CPU に依存し、それ自体で処理に数時間を要することもあります。

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re:Invent 2021 新発表トップ10 – ヘルスケア・ライフサイエンス

この記事は “re:Invent Top 10 Announcements for Healthcare & Life Sciences” を翻訳したものです。 ヘルスケア・ライフサイエンス領域のお客様は、コラボレーションの仕方、データ主導の臨床および業務上の意思決定、プレシジョンメディシンの実現、医療コストの削減の方法について革新を進めています。AWS for Healthは、AWSのサービスとAWS Partner Networkソリューションの組み合わせによりヘルスケア・ライフサイエンス領域のお客様向けに設計された厳選したオファリングです。また、このオファリングは、実績があり簡単にご利用いただける機能を提供することで、お客様のイノベーションのペースを高め、医療データの可能性を引き出し、治療の開発とケアにむけてよりパーソナライズされたアプローチの開発をご支援します。 今年のre:Inventでも、新しいサービスと既存のサービスに対する新機能を発表することで、これらのオファリングがさらに広がりました。また、あらゆる業界で数百もの新サービスや主要機能の発表が行われましたが、AWS for Healthチームは、特にヘルスケア・ライフサイエンス領域のお客様にとって最もインパクトのある発表をこのトップ10のリストにまとめました。

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Roche が Google スプレッドシートと Amazon Redshift Data API で データへのアクセスを民主化した方法

この記事は Roche のグローバルプラットフォームおよび ML エンジニアリングチームから Dr. Yannick Misteli、João Antunes、Krzysztof Wisniewski を筆頭著者として共同執筆されました。 Roche は世界中で事業を展開するスイスの多国籍ヘルスケア企業です。Roche は世界最大の製薬会社であり、がん治療の世界的なリーディングプロバイダーです。 この記事では、Roche のグローバルプラットフォームおよび機械学習 (ML) エンジニアリングチームが、Amazon Redshift Data API を使用して Google スプレッドシート (gSheet) で Amazon Redshift データウェアハウス内のデータへのアクセスを民主化した方法について説明します。

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AWS IoT でゼロトラスト IoT ソリューションを実装する方法

この記事は、How to implement zero trust IoT solutions with AWS IoT (記事公開日: 2021 年 11 月 23 日)を翻訳したものです。 はじめに ゼロトラストは誤解されることがあります。ゼロトラストは特定の製品やソリューションではなく、セキュリティモデルと関連する一連のアーキテクチャの原則とパターンです。お客様が直面する主な課題の 1 つが、ゼロトラストの原則をモノのインターネット (IoT) に適用する方法と、ゼロトラストをアマゾンウェブサービス (AWS) IoT でどのように始めるかを決定することです。 このブログ投稿では、ベンチマークとして NIST 800-207 アーキテクチャに基づくゼロトラストと、デフォルトでゼロトラストをサポートする AWS IoT サービスを使用して IoT でのゼロトラストを実装する方法について説明します。

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Amazon SageMakerとAmazon QuickSightを使用した有害事象のリアルタイム検出システムの構築

この記事は “Build a system for catching adverse events in real-time using Amazon SageMaker and Amazon QuickSight” を翻訳したものです。 ソーシャルメディアプラットフォームは、消費者が服用している医薬品を含むさまざまな製品について話すためのコミュニケーションチャネルを提供します。製薬会社にとって、製品の作用を監視して効果的に追跡することで、製品に関する顧客からのフィードバックが得られます。これは、患者の安全の維持と向上に不可欠です。しかし、医薬品投与による予期せぬ医療事象が発生した場合は、有害事象(AE)に分類されます。これには、投薬過誤、薬物有害反応、アレルギー反応、過剰摂取が含まれます。AEは、病院、介護施設、外来患者の環境など、どこでも発生する可能性があります。

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Amazon EC2でのAlphaFold v2.0の実行

この記事は、”Run AlphaFold v2.0 on Amazon EC2” を翻訳したものです。 DeepMindによるGitHub上のAlphaFold v2.0のオープンソースに関するNatureの論文の後、科学および研究コミュニティの多くは、DeepMindのAlphaFold実装を直接試してみたいと考えていました。Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)とNVIDIA GPUを介したコンピューティングリソースを使用すると、AlphaFoldをすばやく実行して自分で試すことができます。

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AWSを活用した次世代型ハイブリッドおよびバーチャル臨床試験

この記事は “Running next generation hybrid and virtual clinical trials on AWS” を翻訳したものです。 CliniOpsは、AI、モバイル、分析、クラウド、センサー、コネクテッドデバイスを活用して、デジタル臨床試験をサポートする、ライフサイエンス業界向けのデータサイエンスプラットフォームを提供しています。遠隔医療を組み込んだこの斬新な統合プラットフォームアプローチは、被験者、医療機関、製薬企業向けにカスタム設計されており、低コストで高いデータ品質を保証します。また、このプラットフォームは非常に柔軟で協調性が高く、臨床オペレーション、データマネジメント、生物統計、薬事の各機能にわたるワークフローを合理化します。

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ホワイトペーパー: GxP関連システムにおけるAWS製品の使用

この記事は “Whitepaper: Building a solid foundation for GxP-regulated workloads on AWS” を翻訳したものです。また、文中のホワイトペーパーについても日本語に翻訳済みです。 AWSの製品を使用してGxP準拠の環境を構築するお客様に向けて新しいホワイトペーパー「GxP関連システムにおけるAWS製品の使用」を公開しました。 ホワイトペーパーにアクセス このホワイトペーパーでは、AWSの製品を使用したGxP対象システムの構築に関する重要な情報とガイダンスを提供し、AWSがGxP関連のコンプライアンスとセキュリティにどのように取り組むかについて説明しています。以前のGxPガイダンスをもとに、この新しいホワイトペーパーの内容は、AWSの製薬企業および医療機器メーカーのお客様およびAWSパートナーの経験とフィードバックを踏まえて作成されました。

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画像分析を活用した医薬品製造業での「インダストリー4.0」推進

このブログは2021年9月9日にAsha D’Souza,Karim Afifi, Misha St. Lorantによって投稿された“Driving Life Sciences Manufacturing “Industry 4.0” using Image Analytics”をソリューションアーキテクトの吉川が翻訳したものです。 はじめに このブログでは、医薬品製造業でのITによる画像認識の使用について、クラウドへの移行を加速し、「Industry 4.0」ビジョンに向けた基礎となるステップとして予測的なプラント機能を実現するための概要をまとめています。 AWS のコンピュータビジョンサービスは、画像分析を使用して、個々の処理ステップを自動化します。 また、このブログでは、画像分析で製造プロセスを最適化するための、主要なビジネス課題と機会、ターゲットユースケース、AWS アーキテクチャパターンを紹介します。 さらに、これらのワークフローを自動化することで、プロセスのコストが削減され、品質保証に関連しているかに関わらず、重要なプロセス領域に、希少な人員を割り当てることができます。 最後に、皆さんが画像分析の実現を加速させるため、デジタル戦略の重要性を説明し、サンプル異常検出アプリケーションを提供します。

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