AWS에서 하루에 510억 건의 테스트를 실행하는 AstraZeneca의 유전체 데이터 처리 솔루션

유전체 데이터에서 빠르게 인사이트를 얻는 것에 더해 AstraZeneca는 과학적 탐구에 리소스를 재할당하고 생물정보학 작업에서 가치가 비교적 낮은 데이터 관리 활동을 수행하는 데 쓰는 시간을 없애고자 했습니다. 회사는 여러 소스에서 대규모로 페타바이트 단위의 데이터를 수집하기 때문에 강력하고 확장 가능한 컴퓨팅 용량이 필요했습니다.

이전에 AWS를 기반으로 작업을 수행했던 AstraZeneca는 AWS 도구의 사용을 확대하여 유전체 처리 및 분석 속도를 높이는 클라우드 기반 생물정보학 솔루션을 개발하기로 결정했습니다.

AstraZeneca의 고처리량 솔루션은 유전체 데이터 처리 및 분석의 많은 단계를 수행합니다. 유전체 2차 분석은 원시 염기서열 결정 판독값을 확인한 후 유전체를 재구성하고 이후 단계에서 추가 분석이 가능한 유전체 변이를 식별합니다. 이러한 단계의 데이터 오케스트레이션을 자동화하기 위해 이 아키텍처에는 서버를 프로비저닝하거나 관리할 필요 없이 코드를 실행할 수 있는 서버리스 컴퓨팅 서비스인 AWS Lambda가 사용됩니다. 또한 제출된 배치 작업의 볼륨 및 특정 리소스 요구 사항에 따라 최적의 수량 및 유형의 컴퓨팅 리소스(예: CPU 또는 메모리 최적화 인스턴스)를 동적으로 프로비저닝하는 AWS Batch를 사용하여 작업 실행 계층을 구축합니다. 그리고 객체 스토리지 서비스인 Amazon Simple Storage Service(S3)를 사용하여 버킷으로 데이터를 정렬합니다.

AWS에서 AstraZeneca는 규모, 컴퓨팅 파워 및 풍부한 기술 서비스에 대한 접근성을 활용하여 속도를 높이고 생산성을 개선했습니다. 이 회사는 필요할 때 대규모로 분석을 실행할 수 있기 때문에 분석에 필요한 데이터가 더 일찍 확보됩니다. AstraZeneca Centre for Genomics Research 유전체 분석 및 정보학 책임자 겸 부사장인 Slavé Petrovski는 “24시간 내에 510억 건 이상의 통계 테스트를 실행하여 광범위한 표현형으로 개별 돌연변이 또는 개별 유전체의 효과를 연구할 수 있다”고 말합니다. 회사의 노력은 보상을 받고 있습니다. Petrovski는 “AstraZeneca는 이러한 기능을 사용하여 2020년에 신약 개발 프로젝트에 필요한 유전자 정보를 40건 이상 확보했다"고 말합니다.

AstraZeneca는 빠르고 효율적인 유전체 생물정보학 파이프라인을 만들었습니다. 과학자들은 이 파이프라인을 활용하여 혁신을 추구하는 데 시간과 리소스를 투자할 수 있습니다. Centre for Genomics Research는 2026년까지 2백만 개의 유전체를 분석하겠다는 목표를 향해 문제 없이 나아가고 있습니다.