ENPICOM, AWS를 사용하여 치료 항체 발견을 위한 더 빠른 인사이트 지원

네덜란드의 생물정보학 소프트웨어 엔지니어링 회사인 ENPICOM은 면역 체계를 해독하고 인간의 건강을 개선하기 위한 강력한 데이터 분석 소프트웨어와 맞춤형 솔루션을 제공합니다. 여기에는 일반적으로 수백만 개의 DNA 서열을 생성하는 샘플에서 대량의 데이터를 관리하는 서비스가 포함됩니다. 분석에는 상당한 양의 컴퓨팅 성능이 필요하며 비용이 많이 들 수 있습니다. 안전한 데이터 관리를 제공하고 분석 속도를 높일 수 있는 비용 효율적인 솔루션을 찾고 있던 이 회사는 클라우드 기반 IGX 플랫폼을 Amazon Web Services(AWS)로 마이그레이션했습니다. ENPICOM은 AWS를 사용하여 이전 시스템에 비해 확장성과 성능을 3배 향상시켰습니다. 이 회사는 또한 혁신 역량을 강화하고 새로운 의약품, 백신 및 항체 기반 치료제로 전환할 수 있는 인사이트를 개발하기 위해 플랫폼을 사용하는 과학자들의 사용자 경험을 향상시켰습니다.

ENPICOM은 파트너와 협력하여 개인의 면역 체계에 필수적인 부분인 다양한 유형의 항체와 단백질을 이해하는 방법, 면역 레퍼토리 시퀀싱(Rep-Seq)과 적응 면역 체계에 대한 이해를 높이는 인사이트 사이의 격차를 해소하는 도구를 개발하고 애플리케이션을 검증합니다.

이러한 인사이트는 새로운 백신을 개발하고, 질병을 예방하고, 질병 또는 재발을 조기에 발견하고, 암, 면역 장애 및 기타 쇠약을 유발하는 질병으로 고통받는 환자를 위한 고도로 표적화된 치료 옵션을 만드는 데 필요합니다.

그러나 면역 Rep-Seq 데이터를 관리하는 것은 복잡하며 공개적으로 사용 가능한 시퀀싱 데이터의 양은 계속 증가하고 있습니다. ENPICOM의 소프트웨어 개발 책임자인 Vadim Galaktionov는 “우리 플랫폼은 컴퓨팅 관점에서 실행하기에 매우 무겁습니다”라고 말합니다. “Rep-Seq 데이터 분석 공간을 대중화하려면 경제적으로 지속 가능한 방식으로 고객에게 서비스를 제공해야 합니다.”

마이그레이션의 또 다른 동인은 많은 ENPICOM 고객이 이미 AWS를 사용하고 있다는 사실이었습니다. 즉, 고객 온보딩 및 데이터 공유가 더 간단하고 효율적일 수 있습니다.

IGX 플랫폼을 AWS로 빠르고 원활하게 마이그레이션했습니다. 전체 프로세스는 AWS와의 최초 통화부터 최종 전환까지 총 6주가 걸렸으며, ENPICOM의 소규모 팀만 관리하면 되었습니다. 마이그레이션하는 동안 개발 작업은 정상적으로 계속되었고 단 몇 시간의 다운타임이 발생했습니다.

이제 IGX 플랫폼은 안전하고 크기 조정 가능한 컴퓨팅 파워를 제공하는 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)에서 실행됩니다. 또한 관리형 컨테이너 서비스인 Amazon Elastic Kubernetes Service(Amazon EKS)를 사용하여 Kubernetes 애플리케이션을 실행 및 확장하고, Amazon Elastic Container Registry(Amazon ECR)를 사용하여 컨테이너 소프트웨어를 저장, 공유 및 배포합니다. ENPICOM은 마이그레이션 과정에서 AWS가 제공하는 지원 및 고품질 문서가 매우 중요하다는 것을 알게 되었습니다.

Galaktionov는 AWS의 뛰어난 지원 수준을 즉시 알아차렸습니다. “AWS와 연락한 첫 순간부터 우리를 참여시키고 성공하도록 돕는 데 관심이 있는 매우 유능한 사람들로 구성된 팀에 둘러싸여 있음을 알았습니다”라고 그는 말합니다. “그들은 마이그레이션을 성공적으로 수행하고 그 이후에 비즈니스를 성장시키는 데 도움이 되기를 원했습니다.”

ENPICOM 팀은 매주, 때로는 매일 AWS 계정 관리자 및 솔루션스 아키텍트와 시스템을 확인합니다. AWS 계정 관리자 및 솔루션스 아키텍트는 항상 문제를 해결하거나 새로운 기능을 제공할 수 있는 적절한 사람을 추천해줍니다.

AWS 구현에는 데이터 계층에 대한 관리형 서비스가 포함되며, Galaktionov는 이를 통해 데이터베이스 성능이 향상된다고 말합니다. 예를 들어 Amazon Aurora 관계형 데이터베이스 서비스를 사용하면 ENPICOM의 PostgreSQL 데이터베이스를 이전보다 최대 3배 빠르게 실행하여 처리 시간을 단축할 수 있습니다. Galaktionov는 “더 많은 엔지니어링 작업을 처리하지 않고도 더 많은 성과를 거둘 수 있다면 이는 모든 엔지니어링 관리자에게 큰 이득이 됩니다”라고 말합니다.

AWS로 마이그레이션할 때 얻을 수 있는 또 다른 이점은 관리의 용이성입니다. AWS 인프라는 매일 ENPICOM IT 팀 구성원 한 명에 의해 관리됩니다. AWS로 마이그레이션하면서 영업 파이프라인이 더 강력해졌음에도 불구하고 다루어야 할 거버넌스 문제는 훨씬 적어졌습니다. 즉, Galaktionov는 자신의 역할에서 더 중요한 부분에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 되었습니다. Galaktionov는 “이제 실제로 소프트웨어 부서를 이끌고 IGX 플랫폼을 다음 단계로 끌어올리는 데 집중할 수 있습니다”라고 말합니다.

AWS에서 실행하는 것도 혁신을 촉진했습니다. AWS의 기능 덕분에 IGX 플랫폼을 위한 새롭고 특화된 애플리케이션을 개발할 수 있었습니다. 이 애플리케이션을 통해 연구자는 항체 후보 풀을 크게 개선하고 후보 개발 프로세스의 위험을 줄일 수 있습니다.

이 애플리케이션은 전문가 심사를 거친 알고리즘을 사용하여 항체 후보의 염기서열 책임도이라고 하는 관련성이 높은 특성을 예측합니다. 연구자는 염기서열 책임도를 평가함으로써 어떤 항체가 개발 프로필이 가장 우수하고 향후 생산 및 임상 개발 과정에서 문제가 발생할 가능성이 가장 적은지에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 발견 프로세스 초기에 염기서열 책임도를 선별함으로써 부적합한 후보를 찾는 데 낭비되는 시간과 자원이 줄어듭니다. 이를 통해 새로운 치료제를 성공적으로 시장에 출시할 가능성이 크게 높아집니다.

이제 ENPICOM은 AWS를 사용하여 필요에 따라 규모를 늘리거나 줄일 수 있습니다. IGX 플랫폼의 백엔드는 계산과 관련된 무거운 작업을 처리합니다. 즉, 회사는 몇 번의 클릭만으로 수천 개의 염기서열에 대한 염기서열 책임도를 평가할 수 있는 직관적이고 확장성이 뛰어난 워크플로를 제공할 수 있습니다.

ENPICOM은 또한 Amazon Athena 데이터 쿼리 서비스를 사용하여 거의 100배 더 많은 DNA 데이터를 처리할 차세대 데이터 계층을 개발 중입니다. 나아가, 빅 데이터 워크로드를 실행하기 위한 Amazon EMR과 같은 기계 학습 서비스를 통합하고, 기계 학습 모델을 구축, 교육 및 배포하기 위한 Amazon SageMaker와 같은 기계 학습 서비스를 통합함으로써 제품을 시장에 출시하는 데 도움이 될 것입니다. Galaktionov는 “우리가 아무리 성장하더라도 AWS도 우리와 함께 성장할 것이라고 믿습니다”라고 말합니다.