Aider les médecins à traiter le cancer pédiatrique à l'aide des services sans serveur AWS avec le Nationwide Children's Hospital

Basé à Columbus, dans l'Ohio, le NCH est l'un des plus grands hôpitaux pédiatriques des États-Unis. L'IGM du NCH est spécialisé dans la génération et l'analyse de données génomiques, en utilisant des échantillons de sang et de cancer pour aider les médecins à mieux traiter les patients pédiatriques. L'IGM gère 6 à 7 Po de données génomiques, soit une augmentation de 1 à 2 Po par an, et a migré d'un environnement sur site vers le Cloud AWS en 2017. « Nous ne pouvions pas atteindre nos objectifs en faisant tout sur site », explique Grant Lammi, responsable du développement cloud à l'IGM du NCH. « Nous avions besoin d'une solution qui nous permettrait de disposer d'un calcul et d'un stockage plus élastiques, c'est pourquoi nous avons migré vers le cloud. »

En 2021, l'IGM avait déjà commencé à utiliser AWS Step Functions. Lorsque le National Cancer Institute et le Children's Oncology Group ont contacté l'IGM cette année-là, celui-ci était bien placé pour gérer le projet intensif de calcul de caractérisation moléculaire. « Nous devrions séquencer les génomes de quasiment tous les enfants atteints de cancer aux États-Unis pour voir s'ils répondent aux critères des essais cliniques susceptibles de les traiter », explique Lammi. « Sur AWS, nous avons pu mettre à l'échelle notre protocole de recherche interne pour prendre en charge des cas provenant de tout le pays en 12 mois environ. »

Grâce aux solutions sans serveur AWS, l'IGM transforme les échantillons de cancer prélevés sur des patients pédiatriques en données précieuses. Une fois les échantillons envoyés aux flux de travail de séquençage, un expert interprète les résultats et prépare deux rapports : l'un des rapports fournit des résultats anonymisés aux chercheurs du National Cancer Institute tandis que l'autre aide les médecins à déterminer le meilleur traitement pour leurs patients. Les chercheurs du National Cancer Institute peuvent accéder à ces informations via un compartiment dédié sur Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), un service de stockage d'objets offrant une évolutivité, une disponibilité des données, une sécurité et des performances de pointe. L'hôpital utilise la gestion des identités et des accès AWS (AWS IAM), un service qui gère de manière sécurisée les identités et l'accès aux services et ressources AWS, afin de protéger les données des patients tout au long du pipeline et d'empêcher les utilisateurs non autorisés d'accéder à des informations médicales sensibles.

L'IGM utilise AWS Step Functions pour automatiser l'analyse des échantillons de cancer et exécute plusieurs tâches simultanément à l'aide d'AWS Batch, qui est utilisé pour exécuter efficacement des centaines de milliers de tâches de calcul par lots et de machine learning. L'hôpital utilise Amazon EventBridge, un bus d'événements sans serveur, pour émettre des événements tout au long du flux de travail et suivre la progression de chaque échantillon de cancer à mesure qu'il passe par les analyses primaires, secondaires et tertiaires. « Comme les flux de travail de séquençage sont activés par les événements Amazon EventBridge, ils sont tous automatisés », explique Lammi. « La seule intervention manuelle nécessaire consiste à démarrer les travaux en laboratoire. » Ces données sont ensuite stockées dans Amazon DynamoDB, une base de données clé-valeur NoSQL entièrement gérée et sans serveur, conçue pour exécuter des applications hautes performances à pratiquement n'importe quelle échelle.

En ayant recours aux services sans serveur AWS, l'IGM a gagné un temps considérable grâce à l'automatisation. « Nous avons automatiquement gagné du temps supplémentaire », raconte Lammi. « Au moment où les données seront sorties du laboratoire et synchronisées, il faut compter environ une journée pour traiter le génome et pour que les résultats soient prêts à être examinés. » Comme il n'a plus besoin de gérer manuellement chaque étape du processus de séquençage, l'hôpital a réduit le risque d'erreur humaine et peut analyser des échantillons de cancer 24 heures sur 24.

L'IGM peut désormais consacrer son temps à la conception de logiciels scientifiques visant à améliorer les résultats pour les patients, plutôt que de gérer l'infrastructure. Comme l'hôpital analyse les échantillons de cancer à un rythme plus rapide, il peut fournir des données importantes aux médecins et aider les patients pédiatriques à obtenir les soins dont ils ont besoin. « Il y a des vrais enfants qui ont besoin des résultats que nous produisons, et ils en ont besoin le plus rapidement possible », poursuit Lammi. « Plus vite nous pourrons remettre le rapport à un médecin, mieux ce sera pour eux. Voilà ce qui nous motive. »

Grâce aux solutions sans serveur d'AWS, l'IGM peut évoluer beaucoup plus rapidement que les développeurs hospitaliers traditionnels. Il peut analyser rapidement des échantillons de cancer prélevés sur des patients pédiatriques afin de recommander un traitement, ce qui améliore les résultats pour les patients. De plus, l'IGM évolue sans se soucier de la capacité de calcul ; il est désormais sûr de pouvoir gérer ses flux de travail quel que soit le nombre de tests à exécuter.

À l'avenir, le NCH prévoit d'étendre la solution à d'autres programmes, tels que le diagnostic et le traitement de l'épilepsie et des maladies génétiques rares. « Grâce aux solutions sans serveur AWS, nous pouvons nous concentrer non pas sur la maintenance de la technologie, mais sur les résultats de la science », constate Lammi. « Nous pouvons nous concentrer sur l'amélioration de la vie des enfants du monde entier. »