AstraZeneca 利用 AWS 来加速识别和开发改变生活的药物

制药行业努力减少向患者提供药物所需的总时间。将单个药物推向市场平均需要 10 年时间，并花费超过 10 亿美元。加快这一过程将为患者和力求改善效果的生命科学机构带来巨大益处。

AstraZeneca 利用 Amazon Web Services（AWS）重新设计其药物发现流程，从而更快速、更经济高效地开发药物，并提高成功的概率。科学家现在对可查找、可访问、可互操作和可重复使用的数据具有访问权限，因此可以快速生成过去需要几天或几周时间才能生成的可操作见解，最终使数百万患者受益。

AstraZeneca 已将许多主要交付内容转化到敏捷的 DevOps 流程中，通过该流程可以快速开发小型解决方案并将其提供给科学家。Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）可提供安全、可靠、高性能且经济实惠的计算基础设施，以满足对近实时处理大型数据集的计算能力的需求。这种大规模计算能力与 Amazon Elastic Kubernetes Service（Amazon EKS）配合使用，后者是一项运行和扩展微服务应用程序的托管容器服务，是可扩展架构的一部分，远远超过了本地解决方案所能实现的可能性，可进一步加快科学家获得见解的时间。

AstraZeneca 的数据中心是其解决方案的基础构成部分之一，使用 AWS 的各种提取、转换和加载微服务来采集来自研究人员、第三方以及本地数据中心和实验室的数据。该解决方案不会将数据存储在孤岛中，而是会使用 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）和 Amazon Aurora PostgreSQL，前者是一种可提供行业领先的可扩展性、数据可用性、安全性和性能的对象存储服务，后者是一种完全托管的关系数据库引擎，既具备高端商用数据库的速度和可靠性，又拥有开源数据库的简易性和成本效益。 

搜索是寻找新的潜在分子的重要方式，科学家可以使用 Amazon OpenSearch Service 在数据库中查询子结构的相似之处，以便轻松地进行交互式日志分析、实时应用程序监控、网站搜索等。OpenSearch Service 帮 AstraZeneca 简化了搜索流程，减少了支持开销，并帮助科学家在几毫秒内检索到类似的分子。

AWS 的完全托管功能让 AstraZeneca 可以更专注于提供科学成果，而不是执行标准的维护任务。该公司还使用了 AWS Graviton 处理器，让 Amazon Aurora 的性能提高了 20％，成本节省多达 35％。AstraZeneca IT 研发副总裁 Anna Berg Åsberg 表示：“AWS 提供了关键的计算能力来帮助我们处理庞大的数据集和复杂的算法。他们理解了我们是如何联合起来支持研发的，并提供了合适的服务和架构指导，帮助我们完成了这些不可思议的事情。”

AstraZeneca 使用 AWS 解决方案系统地整合了人工智能（AI）和机器学习，帮助化学家提取见解，从而加快药物发现过程，并缩短上市时间。Åsberg 表示：“我们已经构建了复杂的计算方法，用以预测接下来可以制造的分子以及制造方式。“通常情况下，该过程需要数年时间。现在，化学家使用 AI 来确定在最短时间内制造分子的最佳方法。” 实际上，现在 AstraZeneca 70％ 的小分子项目都使用该公司的 AI 工具来完成。Åsberg 表示：“化学家们对其抱有信任，每天都与我们合作对其进行改进。”