AstraZeneca が AWS を利用して、人生を変える医薬品の特定と開発を加速

製薬業界は、医薬品を患者に届けるまでの合計時間を短縮するよう努めています。1 つの医薬品を上市するまでには平均で 10 年を要し、10 億 USD を超えるコストがかかります。このプロセスを加速させることは、患者にとっても、転帰の改善を目指すライフサイエンス組織にとっても大きなメリットとなります。

AstraZeneca は Amazon Web Services (AWS) を利用して創薬プロセスの概念を変え、医薬品をより迅速に、コスト効率よく、より高い成功確率で開発することを目標にしています。科学者は、FAIR (見つけられる、アクセスできる、相互運用できる、再利用できる) の基準を満たすデータにアクセスできるようになりました。これにより、以前は数日から数週間かかっていた実用的なインサイトを迅速に生み出すことができ、最終的に何百万人もの患者に利益をもたらしています。

AstraZeneca は、主要な成果物の多くをアジャイルな DevOps プロセスに変換しました。このプロセスでは、小規模なソリューションを迅速に開発して科学者に提供しています。膨大なデータセットをほぼリアルタイムで処理するコンピューティング性能を実現するために、Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) は、安全で信頼性が高く、高性能で費用対効果の高いコンピューティングインフラストラクチャを提供します。この大規模なコンピューティング性能は、マイクロサービスアプリケーションを実行およびスケールするマネージドコンテナサービスである Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) と連携して、オンプレミスソリューションと比べて、はるかに多くのことを実現できるスケーラブルなアーキテクチャの一部として機能し、科学者がインサイトを得るまでの時間をさらに短縮します。

AstraZeneca のソリューションの基本的な要素の 1 つであるデータハブは、抽出、変換、およびロードに関する AWS のさまざまなマイクロサービスを利用して、研究者、第三者、およびオンプレミスのデータセンターやラボからデータを取り込みます。このソリューションは、データをサイロに保存するのではなく、業界でもトップクラスのスケーラビリティ、データの可用性、セキュリティ、パフォーマンスを提供するオブジェクトストレージサービスである Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) と、ハイエンドの商用データベースの速度と信頼性を、オープンソースデータベースのシンプルさおよび費用対効果と組み合わせたフルマネージド型のリレーショナルデータベースエンジンである Amazon Aurora PostgreSQL を利用しています。 

検索は新しい潜在的な分子を見つける上で重要なツールであり、科学者は Amazon OpenSearch Service を利用して、下部構造の類似性について、データベースに対してクエリを実行できます。これにより、科学者はインタラクティブなログ分析、リアルタイムのアプリケーションモニタリング、ウェブサイト検索などを簡単に行うことができます。OpenSearch Service は AstraZeneca の検索プロセスを簡素化しました。これにより、サポートのオーバーヘッドが減り、科学者が類似の分子を数ミリ秒で取得できるようになりました。

AWS のフルマネージド機能により、AstraZeneca は標準的なメンテナンスタスクに煩わされることなく、科学的な成果の実現に集中できます。さらに、AWS Graviton プロセッサを利用することで、Amazon Aurora のパフォーマンスが最大 20% 向上し、コストが最大 35% 削減されました。「AWS は、膨大なデータセットや複雑なアルゴリズムの処理に役立つ重要なコンピューティング性能を提供してくれました」と AstraZeneca の研究開発 IT 担当バイスプレジデントである Anna Berg Åsberg 氏は述べています。「AWS は、当社がどのように団結して研究開発をサポートしているかを理解しており、これらのすばらしいことを達成するのに役立つ適切なサービスとアーキテクチャガイダンスを提供してくれました」。

AWS ソリューションを利用することで、AstraZeneca は人工知能 (AI) と機械学習を体系的に取り入れることができました。これは、創薬パイプラインを加速して、市場投入までの時間を短縮する取り組みの一環として、化学者がより簡単にインサイトを抽出できるようにするのに役立ちました。「当社は、次に生み出すことのできる分子とその方法を予測するための高度な計算方法を構築しました」と Åsberg 氏は述べています。「従来、このプロセスには何年もかかっていました。現在では、化学者は AI を使用して、最短時間で分子を作るための最良の方法を判断しています」。 実際、AstraZeneca の小分子プロジェクトの 70% は現在、同社の AI ツールを利用しています。「化学者はそれらのツールを信頼しており、私たちと協力しながら日々改善に取り組んでいます」と Åsberg 氏は述べています。