연구 및 포트폴리오 위험을 제거하기 위해
AWS for Life Sciences를 이용하세요.
AstraZeneca에서 신약 개발을 혁신하는 기계 학습
AstraZeneca는 AWS 기계 학습을 사용하여 약품 연구 프로세스를 가속화하고 의약품을 시장에 빠르게 출시합니다.
연구 및 개발 솔루션
연구 성과를 치료로 발전시키는 것과 관련한 위험은 지연과 비용 증가를 초래할 수 있습니다. 광범위한 클라우드 인프라에서 경제적인 온디맨드 고성능 컴퓨팅 성능과 AI 및 기계 학습 기능을 활용하여 유망한 표적 분자를 찾아 위험 요소를 제거하세요. AWS는 가장 방대한 컴퓨팅 및 스토리지 옵션을 제공하므로 고객은 비용과 성능을 최적화하는 동시에 분석 서비스를 통해 연구 관리, 협업, 기계 학습에 필요한 데이터 유동성 및 고급 데이터 집합을 극대화할 수 있습니다.
연구 및 개발 사용 사례
연구 데이터 관리 및 협업
수동 워크플로를 자동화하고, 글로벌 팀과 파트너 간의 정보 전송을 증진하며, 통합되고 안전한 연구 환경을 조성하는 연구 데이터 관리 및 협업을 위한 솔루션입니다. AWS와 AWS 파트너의 솔루션을 통해 조직은 연구 데이터 집합 전반에 걸쳐 협업하고, 계측 데이터를 클라우드로 보다 쉽게 가져오며, 전자 실습 노트북을 사용하여 데이터를 관리할 수 있습니다. 솔루션 라이브러리로 이동합니다.
AWS 솔루션
솔루션: Service Workbench
Service Workbench를 통해 데이터, 도구, 컴퓨팅 파워에 대한 액세스 권한을 안전하고 통합된 방식으로 제어할 수 있습니다.
주요 고객
AstraZeneca는 AWS를 사용하여 신약 개발 프로세스를 재해석함으로써 약제를 더 빠르고 경제적으로 개발하고 높은 성공 가능성을 달성하고자 하는 목표를 실현합니다.
Gilead는 AI 및 ML을 사용하여 예측 분석을 제공하고 중요한 문서, 지식, 데이터를 하나의 중앙 집중화된 장소에서 찾을 수 있는 대규모 엔터프라이즈 검색 도구를 구축합니다.
Bristol Myers Squibb는 AWS 기반 엔터프라이즈 데이터 레이크를 구축하고 데이터 모으기, 데이터 변환, 조직에 인사이트를 제공하는 능력의 속도를 개선합니다.
주요 파트너 솔루션
"AWS의 글로벌 규모와 TetraScience의 생명 과학 분야 전문 지식을 결합하여 기업 생물 약제 조직이 클라우드의 이점을 누리면서 특정 R&D 워크플로에 맞춰 조정된 데이터 플랫폼의 경쟁 우위를 누릴 수 있는 강력한 조합을 제공합니다."
"Dotmatics와 AWS는 위치에 관계없이 모든 팀원이 강력한 분석 및 시각화를 바탕으로 모든 과학 프로젝트 데이터에 실시간으로 액세스할 수 있도록 설계된 솔루션을 프로비저닝하기 위해 협력하고 있습니다. 쉽게 접근 가능하고 안전한 데이터 기반은 차세대 AI 및 기계 학습을 활용하여 과학자를 위한 정보에 입각한 더 나은 의사 결정을 통해 혁신을 개선하는 데 있어서 핵심적인 요소입니다."
"IDBS는 과학자들이 혁신적인 차세대 약품, 치료법 및 백신을 발견하면서 프로세스와 데이터를 관리하고 워크플로를 가속화하고 복잡한 약품 개발 수명 주기에 걸쳐 인사이트를 제공하도록 지원합니다. 저희의 모든 클라우드 솔루션은 AWS의 성능, 보안 및 안정성을 기반으로 합니다."
주요 컨설팅 파트너
PerkinElmer의 Signals Notebooks는 4,000군데의 연구 조직이 사용하는 분산된 연구원과 연구소를 위한 중앙의 통신 및 데이터 공유 허브 역할을 합니다.
고처리량 모델링 및 스크리닝
처리량이 높은 모델링 및 스크리닝을 위한 솔루션은 생물 약제 조직이 치료 대상 및 후보자를 신속하게 식별하는 데 있어 중요한 요소입니다. 온디맨드 확장성을 통해 연구원들은 필요한 때에 필요한 리소스에 액세스하고 초저온 전자 현미경 및 차세대 염기 서열 분석 데이터와 같은 대용량 데이터 애플리케이션을 통합할 수 있습니다.
AWS 솔루션
지침: AWS 기반 신약 개발에 대한 양자 컴퓨팅 탐색
이러한 지침을 통해 연구원 또는 양자 컴퓨팅 지지자는 Amazon Braket 서비스를 이용한 양자 컴퓨터에 액세스함으로써 신약 개발 분야의 컴퓨팅 연구를 설계하고 실행할 수 있습니다. 이 솔루션에는 분자 도킹 및 단백질 접힘과 같은 특정 신약 개발 문제에 대한 코드가 포함되어 있어 비용, 시간, 성과 등과 같은 실험 값을 평가할 수 있습니다.
지침: AWS 기반 단백질 접힘
이 지침은 연구자가 AWS Batch에서 다양한 단백질 접힘 및 설계 알고리즘의 다양한 카탈로그를 실행할 수 있도록 지원합니다. 단백질의 물리적 구조를 아는 것은 약물 발견 과정에서 중요한 부분입니다.
주요 고객
Vertex는 AWS를 기반으로 하는 소형 분자 연구 플랫폼을 구축하여 수십억 개의 분자에 대한 조사를 스핀업시켜 연구 속도를 가속화함으로써 혁신적인 의약품을 환자에게 전달합니다.
주요 파트너 솔루션
"OpenEye Scientific의 Orion 분자 설계 플랫폼은 제약 및 생명 공학 회사의 초기 단계 약물 발견을 가속화하여 더 빠르고 더 나은 의약품을 개발할 수 있게 합니다. OpenEye는 수십억 개의 분자에 대한 신속한 3D 스크리닝부터 단일 분자에 대한 집중적인 계산에 이르기까지, 약물 발견을 위한 계산의 규모와 속도를 혁신할 수 있도록 AWS를 기반으로 구축되었습니다."
"Schrödinger는 차세대 약물 발견의 선구자로, AWS의 컴퓨팅 파워와 함께 과학자들이 수십억 개의 가상 화합물을 빠르고 정확하게 평가하여 특정 질병에 적합한 단백질을 찾도록 지원하고 있습니다."
주요 컨설팅 파트너
주요 리소스
AWS 지식 그래프는 생명 과학 회사가 신약 개발 속도를 가속화하고 분자, 제조, 실험실, 기타 데이터세트를 활용하도록 돕습니다.
