La bioinformática está experimentando una evolución significativa con la transición de entornos de computación de alto rendimiento locales a soluciones basadas en la nube. Takeda Pharmaceuticals, una organización biofarmacéutica líder, logró migrar exitosamente sus canales personalizados de Nextflow de clústeres locales a AWS HealthOmics en dos semanas. Esto resultó en una reducción drástica en el tiempo necesario para analizar 20,000 muestras de RNAseq, pasando de 6 semanas a solo dos días. Este cambio no solo aceleró la producción científica, sino que también redujo los costos en un 70%.
La decisión de migrar a HealthOmics surgió de la necesidad de escalar la capacidad informática para analizar muestras de secuenciación de ARN en el equipo de Oncología Computacional de Takeda. HealthOmics permitió a los científicos ejecutar procesos de análisis de forma autónoma y bajo demanda, procesando miles de muestras simultáneamente y reduciendo significativamente los tiempos de espera y los costos asociados. Además, la capacidad de agregar metadatos a los resultados de secuenciación facilitó la búsqueda de datos en múltiples estudios y áreas terapéuticas, eliminando los silos de datos y fomentando la colaboración y el descubrimiento.
La migración a HealthOmics resultó en un ahorro de costos del 70% por muestra, gracias a la optimización de la utilización de recursos informáticos y a las métricas detalladas proporcionadas por la plataforma. Takeda pudo procesar 15,000 muestras en un día, superando su objetivo inicial de 10,000 muestras por día. Esto demostró la eficacia y la escalabilidad de HealthOmics para el análisis de grandes volúmenes de datos en un tiempo récord.
El proceso de migración implicó ajustes en los flujos de trabajo de RNAseq de Takeda, así como la optimización de recursos informáticos y la implementación de buenas prácticas de gobernanza de datos. La reproducibilidad de los análisis fue un aspecto fundamental, permitiendo a los científicos rastrear y repetir los procesos según sea necesario. Además, la depuración, pruebas y optimización de los flujos de trabajo se simplificaron gracias a las herramientas y funcionalidades de HealthOmics.
Takeda planea expandir el uso de HealthOmics a otras áreas terapéuticas y seguir mejorando la integración de CI/CD para optimizar aún más sus procesos. En general, la migración a HealthOmics ha revolucionado la investigación de biomarcadores del cáncer en Takeda, acelerando significativamente los tiempos de análisis, reduciendo los costos y mejorando la reproducibilidad y escalabilidad de los datos. Este cambio tiene un impacto profundo en la capacidad de la organización para avanzar en sus descubrimientos científicos y mejorar la atención médica de los pacientes.
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https://aws.amazon.com/blogs/industries/how-takeda-pharmaceuticals-accelerates-large-scale-bioinformatics-with-aws-healthomics/