AstraZeneca utilizza AWS per accelerare l'identificazione e lo sviluppo di farmaci che cambiano la vita

Uno degli obiettivi dell'industria farmaceutica è ridurre il tempo complessivo necessario per rendere i medicinali disponibili ai pazienti. Portare un singolo farmaco sul mercato richiede in media 10 anni e un investimento superiore a 1 miliardo di dollari. L'accelerazione di questo processo porterebbe enormi benefici ai pazienti e alle organizzazioni del settore delle scienze della vita che mirano a migliorare gli esiti terapeutici.

AstraZeneca si avvale di Amazon Web Services (AWS) per ripensare il suo processo di ricerca sui farmaci, con l'obiettivo di sviluppare farmaci più rapidamente, a costi contenuti e con una maggiore probabilità di successo. Gli scienziati ora hanno accesso a dati facilmente reperibili, accessibili, interoperabili e riutilizzabili, in modo da produrre rapidamente approfondimenti utili che in precedenza richiedevano giorni o settimane per essere elaborati, a vantaggio di milioni di pazienti.

AstraZeneca ha rivoluzionato molti dei suoi processi fondamentali, adottando un approccio DevOps agile in cui sviluppa rapidamente soluzioni più ridotte e le mette a disposizione degli scienziati. Per la potenza di calcolo richiesta per gestire grandi set di dati in tempo quasi reale, Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) fornisce un'infrastruttura di calcolo sicura, affidabile, conveniente e ad alte prestazioni. Questa potenza di calcolo su larga scala è integrata con Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS), un servizio di container gestito che esegue e dimensiona applicazioni basate su microservizi, facendo parte di un'architettura scalabile che supera notevolmente le capacità di una soluzione on-premise, accelerando ulteriormente i tempi di acquisizione di approfondimenti per gli scienziati.

Essendo uno degli elementi costitutivi fondamentali della soluzione di AstraZeneca, il suo hub di dati utilizza una varietà di microservizi AWS di estrazione, trasformazione e caricamento per acquisire dati da ricercatori, terze parti e data center e laboratori on-premise. Invece di archiviare i dati in silo, la soluzione adottata si avvale di Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), un servizio di archiviazione di oggetti che offre il massimo livello di scalabilità, disponibilità dei dati, sicurezza e prestazioni, nonché di Amazon Aurora PostgreSQL, un motore di database relazionale completamente gestito che unisce la velocità e l'affidabilità dei database commerciali di alto livello con la semplicità e l'efficienza economica dei database open source. 

La ricerca è uno strumento essenziale per scoprire nuove potenziali molecole e gli scienziati possono interrogare i database per identificare somiglianze nelle sottostrutture utilizzando il servizio OpenSearch di Amazon, che facilita l'esecuzione di analisi interattive dei log, il monitoraggio in tempo reale delle applicazioni, la ricerca su siti web e molto altro. OpenSearch Service ha semplificato il processo di ricerca di AstraZeneca, riducendo i costi di supporto e permettendo agli scienziati di trovare molecole simili in pochi millisecondi.

Le funzionalità completamente gestite di AWS consentono ad AstraZeneca di concentrarsi sulla fornitura di risultati scientifici anziché sulle attività di manutenzione standard. Inoltre, l'uso dei processori AWS Graviton ha portato a un miglioramento delle prestazioni fino al 20% per Amazon Aurora e fino al 35% in termini di risparmio sui costi. "AWS ci ha fornito una potenza di calcolo essenziale per gestire set di dati enormi e algoritmi complessi", afferma Anna Berg Åsberg, vice president of research and development IT presso AstraZeneca. "Comprende il nostro impegno per sostenere la ricerca e lo sviluppo, e ha offerto i servizi appropriati e le linee guida architetturali che ci hanno assistito nell'ottenere questi risultati eccezionali."

L'adozione delle soluzioni AWS ha permesso ad AstraZeneca di integrare sistematicamente l'uso dell'intelligenza artificiale (IA) e del machine learning per aiutare i chimici a ricavare approfondimenti, nel tentativo di accelerare le pipeline di scoperta dei farmaci e ridurre il tempo di immissione sul mercato. "Abbiamo sviluppato metodi computazionali avanzati per anticipare quali molecole potremo produrre in seguito e come realizzarle", spiega Åsberg. "In passato, questo processo avrebbe richiesto anni. Ora, i chimici si avvalgono dell'IA per determinare il modo più efficiente per produrre la molecola nel minor tempo possibile." Infatti, il 70% dei progetti di AstraZeneca su piccole molecole ora impiega gli strumenti di IA sviluppati dall'azienda. "I chimici si affidano a questo prodotto e lavorano con noi per migliorarlo ogni giorno", conclude Åsberg.