Indivumed 利用建置於 AWS 的強大分析功能來促進癌症研究

Indivumed 總部位於漢堡，專精於使用最高品質的生物標本和全方位的臨床資料來促進精準腫瘤學的研究和開發。其 IndivuType 探索解決方案使用 AWS 來存放資料，並支援分析來譯解癌症的複雜性。Indivumed 改善了其 AWS 基礎設施，藉此節省超過 50% 的 IT 總成本，並將每週可處理的樣本數量從 20 個提升到 500 個，增幅高達 2,400 %。

二十年來，總部位於漢堡的 Indivumed 專精於生物研究，為癌症研究及開發提供基礎設施、專業知識和技術。其大多數的客戶和合作夥伴都是學術研究機構和製藥公司，這些機構和公司紛紛利用 Indivumed 提供的深入見解來探索及驗證新型藥物，最終開發出新療法來對抗危及生命的癌症。

隨著生命科學領域和製藥產業日趨採用資料導向，Indivumed 看到了透過分析多組學資料來產生這些深入見解的機會。Indivumed 決定使用其所儲存的數千個組織樣本來建立一個獨特的儲存庫，以獲取有關癌症的深度分子資訊。

但是資料集相當複雜且廣泛。為了管理這種複雜性，該公司改用 Amazon Web Services (AWS)，並使用雲端高效能運算 (HPC) 建置全球第一個也是最廣泛的專有多組學資料庫。

IndivuType 隨之應運而生，這是一個多組學資料庫，當中結合各種分子生物資訊與從歐洲、美國和亞洲數千名患者所收集到的臨床資訊。每個癌症樣本的資料庫（包括能檢測到疾病標記的分子分析原始讀數）大小可以達到 200 GB。

Indivumed 早知其會有重大的計算需求。因此決定建置一個 HPC 叢集，該叢集不僅可以處理龐大的資料集，還可以根據所需的處理量自動擴展及縮減資源。

該公司選擇了 AWS 來協助其實現願景。「AWS 是協助我們擴展規模的最佳選擇，其提供了一系列安全、可靠且無伺服器的技術供我們進行建置。」Indivumed 先進分析暨人工智慧副總裁 Jonathan Woodsmith 斯博士說道。

Indivumed 最初建置 HPC 叢集時，分別使用 Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)，可提供安全且可調整大小的運算容量，以及使用 Amazon Elastic File System (EFS)，可在新增及移除檔案時自動擴展和縮小。

隨著公司的成長，Indivumed 需要增加其可處理的資料量，以便增加該公司每年可以處理的樣本數量。為了實現這個目標，Indivumed 必須重構叢集。Woodsmith 表示：「我們花了大量時間建置雲端原生技術平台。」

Indivumed 與 AWS 為癌症和臨床分析多組學 (MOCCA) 專案揭開序幕，以使叢集現代化。其是以 Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) 做為基礎，這是一項受管容器服務，可執行及擴展 Kubernetes。Indivumed 也使用以 Intel 為基礎的運算最佳化 Amazon EC2 Spot 執行個體，以低成本交付高效能工作負載。

為了進一步最佳化成本，新叢集使用 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 所提供的物件儲存取代了數個 Amazon EFS 工作負載，該物件儲存的建置旨在從任何位置擷取任何數量的資料。相較於先前的 AWS 設定，Indivumed 在使用 MOCCA 叢集後，已經節省了 50% 以上的 IT 總成本，且每個樣本的成本大約降低了 41%。

其也增加了可並行處理的樣本數量。IndivuType 透過使用 Amazon EKS，現在每週可處理的樣本數從 20 個增加到 500 個，並可以擴展到 1,000 個執行個體。相較於先前的系統，這相當於增加了 2,400％ 的處理能力。

Indivumed 使用 Amazon S3 Glacier，針對儲存不再需要的資料進行了進一步的增強，可提供長期、安全、耐久的儲存類別來進行資料封存。Woodsmith 說道：「能夠隨著業務的成長向前邁進，並得知我們擁有能夠隨之成長的管線，這是不可或缺的。」

隨著 IndivuType 的啟動和執行，Indivumed 希望產生關於癌症生物學的新穎深入見解，可供其客戶與合作夥伴用來開發新的療法。為了創造這些深入見解，Indivumed 將機器學習 (ML) 應用於多組學資料分析。除此之外，其也使用了 JADBio，這是一種針對生命科學應用所量身打造的自動化機器學習系統，其中包括大型多組學臨床資料集和醫學圖像。

JADBio 是在 AWS 上執行的軟體即服務平台，可透過 API 直接與 IndivuType 進行整合。JADBio 技術能夠識別及學習腫瘤資料中所找到的資料模式，藉此支援 Indivumed 的 nRavel® 人工智慧 (AI) 平台。

nRavel® 包含專屬工具，Indivumed 會使用從綜合生物資料庫所策劃疾病模型中的資料進行建置及驗證。結合先進的分析演算法和 ML，其可以協助 Indivumed 更深入了解癌症的生物學、療法和結果。

這些新功能協助 Indivumed 建立了新的聯繫與合作夥伴關係。該公司現在可為幾家大型製藥企業及一些中小型生物技術公司提供 IndivuType 和 nRavel® 的先進組織樣品分析。

使用 Indivumed 技術的企業所獲得的進展可能會為癌症患者的生活帶來改變。Indivumed IT 副總裁 Rene Steen 說道：「我們擁有最高度自動化的多組學處理設施。創造新的療法勢在必行，最終將挽救並延長人類的生命。這是令人驕傲的事情。」