70%
データ抽出と分析の速度を 70% 向上
3 日間
オンボーディングタイムラインを 8~10 日間から 3 日間に短縮
改善された
データの可視性
簡略化された
データソースへの課金
単一の
明確なトレーサビリティを備えたエントリーポイント
概要
バイオテクノロジー企業である Moderna は、mRNA テクノロジーを使用して新世代の革新的な医薬品を生み出しています。厳しいワークフローを強化するために、同社は膨大な科学データセットの取り込み、分析、保存のプロセスをより速く、より効率的にする必要がありました。
Moderna は、完全な現実世界のデータ戦略を Amazon Web Services (AWS) で標準化しました。同社は、AWS Marketplace のソリューションと併せて、いくつかの AWS サービスを利用しています。AWS Marketplace は、データの調達を合理化するためのサードパーティーのデータ、ソフトウェア、サービスの発見、調達、エンタイトルメント、プロビジョニング、ガバナンスを容易に行えるようにする、厳選されたデジタルカタログです。
機会 | AWS Data Exchange を使用して統一されたデータ戦略を策定し、Moderna のインサイトを促進
Moderna は、主に mRNA 治療法の研究と開発を行う製薬およびバイオテクノロジー企業です。バイオテクノロジー企業として、Moderna は、さまざまな実世界のエビデンスに迅速かつシームレスにアクセスすることでインサイトを生み出し、情報に基づいて患者の治療結果を改善するビジネス上の意思決定を行います。実世界のエビデンス (ヘルスケアの提供に関するデータ) は、医薬品や治療法の開発の基盤となります。
Moderna は、複数のソースからさまざまなフォーマットでこのデータを収集していますが、以前はすべてのパブリックとプライベートのデータソースに合わせて、新しいデータオンボーディングプロセスのコードを作成して調整する必要がありました。そのため、さまざまなスクリプト言語とカスタムプロセスを使用することになり、Moderna のデータエンジニアがセットアップに多大な手作業の時間と労力を費やす必要がありました。致命的なのは、データをそれが最も必要とされる場所に届けるのに時間を要したことです。「これらすべてのカスタマイズされたソリューションから多くの情報を抽出することは、変換自体に大きな負担をかけていました」と Moderna の Director of Data Engineering の Carlos Peralta 氏は言います。「そのため、統一されたデータ戦略を立てることができなくなりました」。
これらすべてのプロセスがさまざまなソースに分散していたため、Moderna が取得していたデータのカタログ化が困難になり、会社とその利害関係者にとってトレーサビリティが大幅に制限されていました。また、データセットがサイロ化されて可用性が低くなり、ユーザーにとって不便でした。さらに、Moderna はベンダーごとに個別の請求プロセスを設定しなければならず、請求書を個別に管理するため複雑さが増し、データセットを重複して購入するリスクも抱えていました。
Moderna の科学者と研究者は、実験室での実験や設備からデータを収集して保存するための、統一されたスケール可能なソリューションを必要としていました。これを実現するために、同社はクラウド内のサードパーティーデータの検索、サブスクライブ、使用を容易にする AWS Data Exchange を実装しました。
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AWS Data Exchange を使用することで、8~10 日間かかっていたデータ収集プロセスを、わずか 3 日間にまで短縮しました。私たちは、ユーザーがより多くの情報に基づいたデータ主導の意思決定を行えるようにしています”
Carlos Peralta 氏
Moderna、Director of Data Engineering
ソリューション | AWS でのデータ抽出と分析を 70% 加速
AWS Data Exchange によって、Moderna は今や、必要な実世界のデータを調達しサブスクライブできる単一の場所を有しています。このデータは特に、呼吸器合胞体ウイルスやインフルエンザなどの疾患に対処する新しい mRNA ワクチン候補の登録戦略に役立ちます。すべてが 1 つの AWS 請求書に統合されたため、会社はカスタム統合の設定、契約の交渉、個別の請求プロセスの作成をサブスクリプションごとに行う必要がなくなりました。また、AWS 上にあるため、すべてのデータは転送中も保管中も暗号化され、Moderna のセキュリティ要件を満たしています。
「AWS Data Exchange では、データを分割する方法やデータレイクで整理する方法を、思い通りにカスタマイズできます」と Peralta 氏は言います。「事前に確実に正しいフォーマットのデータを取得できるので、データの変換、読み込み、抽出について考える必要がありません。必要なものはすべて 1 つのソリューションで手に入ります」。
AWS Data Exchange を使用することで、Moderna はサードパーティーのデータをすばやく簡単に、それを必要とするサービスやアプリケーションに直接取り込む、安全なプロセスを実現しました。今では、データの検索、データを本番環境に移行するためのインフラストラクチャの構築、会社や業界の規制への準拠に費やす時間が短縮されています。「最も重視している分野でデータを活用したいと思っています」と Peralta 氏は言います。「カスタマイズされたコードを苦労して書く必要がなくなり、ほぼリアルタイムでデータが得られるようになりました」。
Moderna は、どこからでも任意の量のデータを取得できるように構築されたオブジェクトストレージサービスである Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) のデータレイクにデータを抽出して保存します。また、エクサバイト規模のデータを分析し、ほぼリアルタイムでインサイトを提供できるクラウドデータウェアハウスである Amazon Redshift も使用しています。
Amazon Redshift ではデータに直接にアクセスでき、ほぼリアルタイムで疾患監視ダッシュボードでデータを更新して分析することができます。これにより Moderna は、最もリスクの高い地域やデモグラフィックを効率的にターゲットとし、どこで登録試験を実施すべきかを知ることができます。AWS Data Exchange はほとんどのデータをすぐに分析できるので、Moderna の時間の節約に役立ち、現在では同社の実世界データ戦略の重要な一部となっています。
「Amazon Redshift にデータを保存する目的は、会社全体のビジネスインテリジェンスツールとチームを支えて、データの潜在力を引き出せるようにすることです」と Peralta 氏は言います。同社は今では利害関係者をデータプロバイダーに直接つなぐことができます。「AWS Data Exchange を使用することで、8~10 日間かかっていたデータ収集プロセスを、わずか 3 日間にまで短縮しました」と Peralta 氏は言います。「私たちは、ユーザーがより多くの情報に基づいたデータ主導の意思決定を行えるようにしています」。 また、Moderna はベンダーからのデータの提供を待つ必要もなくなり、ほぼリアルタイムでデータにアクセスしています。「データは直ちに利用できるようにしています。そのため、社内の利害関係者はデータを分析し、ビジネス上の意思決定を 70% 速く進めることができます」と Peralta 氏は言います。
Moderna は、より優れたデータパイプラインにより、データフローを自動化し、数千とは言わないまでも数百の実験設備やソフトウェアソースにわたる異なるデータフォーマットを調和させ、科学研究を加速することができます。これにより、科学的ブレークスルーを阻害しイノベーションを遅らせるサイロを排除できます。さらに、エラーを起こしやすい手作業による文字起こし業務を排除し、問題が発生する前にリスクを明らかにするアルゴリズムを使用することで、科学者はより安全でより密に連携して研究を行うことができます。
COVID-19 ワクチンの急速な開発は、より高速なデータワークフローの可能性を示す好例です。Moderna は AWS の機械学習 (ML) を使用して、わずか 2 日間で COVID-19 の mRNA ワクチンのシーケンスを完成することができました。最初の臨床バッチもわずか 25 日間後にリリースされました。効果的な薬物を作るには、研究者は細胞内のタンパク質の構造を調べる必要があります。特定のタンパク質タイプに効果的に結合する薬物をデザインするためです。特殊な顕微鏡を使用してタンパク質の詳細な像を得る低温電子顕微鏡法などの Moderna のユースケースにとって、これは特に重要です。これらの顕微鏡は、1 日あたり数十テラバイトのデータを生成することがあります。また、ユーザーデータによって最大 20% のオーバーヘッドが追加される可能性があります。
Moderna は、異なる場所に保存されている大規模で複雑なデータセットを手作業で抽出、検証、および変換する時間と労力を削減するソリューションを必要としていました。同社は、人工知能と機械学習が統合された AWS Marketplace の Software as a Service (SaaS) ソリューションである TetraScience Data Cloud を使用することで、さまざまなソースからのデータインジェストを自動化し、一元化しました。現在、Moderna の科学者と研究者は、TetraScience Data Cloud にアップロードされたデータをすぐに収集、検証、強化して、データモデルに調和させることができます。同社はバリューチェーン全体でデータに簡単にアクセスして分析できます。
Moderna は、AWS Marketplace を通じて両方の SaaS ソリューションを調達することで、科学的成果を加速させるために必要なテクノロジーにすばやくアクセスしました。「AWS Marketplace のおかげで、必要なテクノロジーの調達とアクセス時間が最大 60% 短縮されました」と Peralta 氏は言います。同社は AWS Marketplace ソリューションを使用して購入のサイクルの時間を 3 分の 1 に短縮し、契約と交渉の時間を合理化し、購入者のオンボーディング業務を簡略化することで、生産性を向上させました。また、同社は支払いを一元化して、ソフトウェアやデータの購入を簡単に管理できる一括請求機能のメリットを活用しています。「AWS Marketplace を使用することで、ベンダーのオンボーディングから支払いやライセンスの取得まで、SaaS ソリューションの全体的な調達プロセスが大幅に改善されました」と Peralta 氏は言います。
成果 | AWS のほぼリアルタイムのデータソリューションで医療成果を高める
このプロジェクトが成功した後、Moderna では AWS Data Exchange をさまざまなユースケースに採用することに関心を持つチームが増えました。「Moderna のデータ戦略は AWS Data Exchange を中心としています」と Peralta 氏は言います。「私たちは、これがすべてのベンダーにとって正しい方法であることを理解しています」。
Moderna は引き続き AWS Marketplace を通じてクラウドセキュリティテクノロジーを使用し、インフラストラクチャのスケーリングと保護を行う予定です。「AWS を使用することで、データを扱う方法を再構築しました」と Peralta 氏は言います。「AWS のサービスを利用したおかげで、私たちのビジネス、そしてさらに重要なことに患者に対して、大きな影響をもたらすことができています。見通しは明るく、今後も引き続き AWS Marketplace を使用して成長し、より迅速に利害関係者に成果、スケール可能なソリューション、およびセルフサービス機能を提供していく予定です」。
Moderna について
2010 年に設立された Moderna は、マサチューセッツ州に拠点を置くバイオテクノロジーおよび製薬企業です。さまざまな疾患に対するワクチン、治療法、メッセンジャー RNA 医薬品に関する研究を行っています。
利用している AWS のサービス
AWS Marketplace
AWS Marketplace は厳選されたデジタルカタログで、お客様はソリューションの構築や業務の実行に必要なサードパーティーのソフトウェア、データ、専門サービスをすばやく検索、テスト、購入、デプロイ、管理することができます。
AWS Data Exchange
AWS Data Exchange では、AWS のお客様が AWS 内のサードパーティーのデータを簡単に検索、サブスクライブ、使用できます。 AWS Data Exchange は AWS のサービスとして、安全で規制に準拠し、AWS およびサードパーティーのツールやサービスと統合され、請求とサブスクリプションの一括管理を提供しています。
Amazon Redshift
Amazon Redshift は、SQL を使用して、データウェアハウス、運用データベース、データレイクにわたる構造化および半構造化データを分析し、AWS が設計したハードウェアと機械学習を使用して、あらゆる規模で最高の料金パフォーマンスを実現します。
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Amazon S3
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) は、業界随一のスケーラビリティ、データ可用性、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す。
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Founded in 2010, Moderna, Inc. is a biotechnology company pioneering a new class of messenger RNA (mRNA) medicines. Moderna has selected AWS as its preferred cloud provider, as well as its standard for analytics and machine learning workloads.
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