医療とライフサイエンスのためのハイパフォーマンスコンピューティング

医療とライフサイエンスの成果を出すペースを加速させる

AWS でより優れた成果とより迅速な科学を実現

AWS のハイパフォーマンスコンピューティング (HPC) により、インサイトを出すまでの時間を短縮し、オンプレミスインフラストラクチャの限界を超えることができます。柔軟な設定と実質的に無制限のスケーラビリティにより、ワークロードに応じてインフラストラクチャの調整とスケーリングか可能。その逆ではありません。AWS は、PCI-DSS、HIPAA/HITECH、FedRAMP、GDPR、FIPS 140-2、NIST 800-171 など、幅広いセキュリティ標準とコンプライアンス認証をサポートしており、中核となるセキュリティとコンプライアンス要件の順守を支援します。AWS のパートナーネットワークと、目的に応じた HPC ツールやサービスの幅広いポートフォリオにより、医療とライフサイエンスの分野におけるイノベーションを促進します。

ユースケース

コンピューターを活用した化学と構造ベースの創業

AWS HPC は、実質的に無制限のコンピューティングリソースへの瞬時のアクセスを可能にし、構造ベースの創薬を加速させます。タンパク質構造解析の急速な進化と、柔軟な 3 次元分子モデルを記述、表現するためのより高速なアルゴリズムを併せて活用できます。AWS インフラストラクチャは、仮想スクリーニング、分子動力学、量子力学、3 次元構造解析におけるスピード、精度、スケールの向上をサポートします。

C5n や C6gn といった Amazon EC2 のインスタンスは、計算量の多いアプリケーションを最適化し、さらに G4 が GPU に対応したアプリケーションの高速化に役立ちます。アプリケーションのセットアップと設定には AWS ParallelCluster をご利用いただけます。また、ノード間通信のために広帯域幅、低レイテンシー、低変動のネットワーク接続が必要なアプリケーションには、Elastic Fabric Adapter (EFA) をご利用いただけます。同じデータセットへの複数のインスタンスによるアクセスが必要な場合は、Amazon FSx for Lustre がハイパフォーマンスなファイルシステムを提供します。GROMACS on AWS ParallelCluster による分子動力学シミュレーションの価格性能の最適化、および AWS パートナーである OpenEye Scientific による創薬プロセスのスピードアップの方法についてご覧ください。

ゲノミクス

AWS では、遡及的、リアルタイム、予測的なデータアプリケーションを構築、実行することができ、ゲノムデータからより迅速にゲノムインサイトを引き出すことができます。データ処理時間を数週間から数時間に短縮し、がん、嚢胞性線維症、アルツハイマー病などの疾患に関する初期のインサイトを得ることができます。AstraZeneca や Fred Hutchinson のような AWS のお客様が、どのようにして結果が出るまでの時間を短縮し、AWS で大規模なゲノミクス関連のワークロードを実行しているかをご紹介します。

計算量の多いアプリケーション、FPGA、または GPU アクセラレーターベースのアプリケーションのどれを実行する場合であっても、Amazon EC2 は適切なコンピューティングプラットフォームをご提供します。計算量の多いアプリケーションを稼働させている場合は、こちらのブログをお読みください。AWS Graviton2 でコストを大きく引き下げる方法を知ることができます。また、バッチワークロードのオーケストレーションには AWS Batch を使用できるほか、分析の実行には Nextflow、DRAGEN、Cromwell、NVIDIA Clara Parabricks などのあらゆるワークフロー言語の利用が可能です。AWS Open Data Program には公開されていて誰でも利用できるデータセットがあり、40 以上のオープンライフサイエンスおよびゲノミクスデータセットでスムーズなコラボレーションを可能にし、文書化された単一の信頼できる情報源を研究および臨床コミュニティに提供します。

モデリングとシミュレーション

ほぼ無限のコンピューティングリソースとストレージリソースを利用して、臨床試験デザインのための情報を提供し、試験結果を予測するためのモデリングとシミュレーションを行うことができます。AWS では、計算流体力学、薬物動態学、薬力学 (PK、PD)、臨床試験、システム生物学シミュレーションなどのモデリングとシミュレーションのワークロードにおいて、コンピューティング、データ標準化、相互運用性などに関する要件を満たすことができます。AWS のお客様である Relay Therapeutics では、50 億個の分子化合物の解析を 1 日で行うことができました。オンプレミス環境では数か月かかっていたことでしょう。

G4 や P4d といった Amazon EC2 GPU インスタンスをデプロイすることで、必要に応じて臨床試験シミュレーションを実行し、完了までの時間とコストを削減することができます。AWS Deep Learning AMI および Amazon Sagemaker Notebooks を利用して、新規創薬のための薬剤候補を特定でき、研究をより迅速に、より効率的なコストで進めることができます。

画像処理

AWS は、もっとも広汎で詳細なインスタンスタイプ、スケーラブルなストレージソリューション、高度な機械学習およびデータ統合サービスを提供し、画像処理ワークロードの要件に対応します。AWS では画像分析機能を向上させ、長期にわたるデータ保持を促進することができます。AWS の HPC では、基礎研究、データ転送、機器の統合、医療診断用画像処理、高度なコンテンツスクリーニング、デジタル病理学、MRI、PET、X 線、CT スキャンなどのワークロードが可能になります。AMBRA Health が AWS で医療用画像処理プラットフォームを拡張した方法、さらに UC San Diego が HIPAA に準拠した AWS の環境を活用して X 線画像に機械学習ベースのアルゴリズムを展開した方法についてご紹介します。

画像の取り扱いに最適化された G4 Amazon EC2 インスタンスを活用して、リアルタイムでの医療用画像レンダリングを促進しましょう。AWS DataSync を使用すると、オンプレミスまたはクラウドストレージソリューション間での、ストレージまたは処理のための迅速なデータ転送や、Amazon DCV リモートストリーミングプロトコルを使用した、オンプレミスのワークステーションからのリモートによるストリーミングが可能になります。AWS SageMaker の機械学習機能により、医療用画像の認識やパターン分類を改善することができます。