WittGenBiotechnologies
Berkeley, California
Atención sanitaria
AWS Batch, AWS ECR, AWS EC2, AWS S3, AWS Amplify
Se requiere experiencia especializada y ancho de banda de recursos para la migración a la nube
La lucha para curar el cáncer se ha visto obstaculizada durante mucho tiempo por la alta heterogeneidad, lo que limita estrictamente la investigación para mejorar los resultados clínicos y la capacidad de respuesta a los fármacos. Pero el sector sanitario podría recibir un impulso para asumir este reto de la mano de Yun Rhie, Minwoo Jung y Minjun Kim, los fundadores de WittGen Biotechnologies.
La empresa ha desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático que perfila y clasifica los fenotipos de las células tumorales integrando datos multimodales de una sola célula. Con esta capacidad, la plataforma WittGen proporcionará un método para que los investigadores del cáncer desenmarañen la heterogeneidad intertumoral e intratumoral de los perfiles del transcriptoma. Los resultados de esta investigación permitirán a los médicos gestionar los casos de los pacientes de forma más eficaz.
Tras su lanzamiento en 2022 y operando en modo de start-up, los expertos de WittGen desarrollaron la interfaz front-end y el modelo de aprendizaje automático para la plataforma que se ejecuta en servidores en un centro de datos local. La plataforma analiza muestras de ADN tumoral y produce datos genómicos que ayudan a la investigación del cáncer.
A medida que los ejecutivos de la empresa planeaban salir al mercado con el servicio, necesitaban desarrollar un back-end de aprendizaje automático en la nube para configurar la plataforma como una oferta de software como servicio. Los cofundadores también querían aprovechar la nube para la potencia informática necesaria y para poder escalar los servicios para gestionar el crecimiento proyectado de la demanda de los usuarios a medida que la plataforma se pusiera en marcha.
“Los clientes de nuestra plataforma (investigadores del cáncer, oncólogos y patólogos) no están familiarizados con la codificación para realizar análisis, por lo que necesitábamos configurar un motor de aprendizaje automático en la nube para que lo usaran”, explica Jung. “Como pequeña start-up, no teníamos desarrolladores de back-end en el equipo, por lo que no contábamos con el ancho de banda de recursos para hacerlo a tiempo y satisfacer a nuestros inversores, que buscaban que saliéramos al mercado rápidamente. Construir una infraestructura en la nube también era algo con lo que no estábamos familiarizados”.
WittGenBiotechnologies
Con sede en Berkeley y fundada en 2022, WittGen Biotechnologies desarrolla software de perfiles de una sola célula de alta resolución para ayudar a investigadores y médicos a tratar a pacientes con cáncer. Al analizar los datos de secuenciación de ARN de tumores sólidos (centrándose en el análisis de heterogeneidad), el algoritmo de aprendizaje automático de la empresa organiza conjuntos de datos secuenciados de una sola célula de pacientes. Luego, la tecnología de la plataforma predice, caracteriza y clasifica los fenotipos de las células tumorales y los subtipos moleculares genéticos del cáncer, desenmarañando así la heterogeneidad intratumoral de los perfiles del transcriptoma.
Desafíos clave
AWS recomienda a Avahi para resolver los desafíos de la nube
WittGen ya había establecido un entorno de nube con Amazon Web Services (AWS) y sabía que AWS era la mejor plataforma de nube para ofrecer el rendimiento y la seguridad requeridos para las aplicaciones. Como WittGen calificó para un programa de AWS que cubría el costo de desarrollar el entorno de nube, el siguiente paso fue encontrar un socio con la infraestructura necesaria y la experiencia en backend de aprendizaje automático.
AWS presentó a Avahi Technologies a WittGen como un socio potencial, y Jung, Rhie y Kim no tardaron mucho en darse cuenta de que Avahi podía hacer el trabajo. “Una vez que describimos el concepto de nuestra plataforma, entendieron instantáneamente lo que los investigadores y médicos necesitarían para usar nuestro servicio”, dice Rhie. “Comprender una oferta tecnológica compleja tan rápido no siempre sucede cuando se trabaja con desarrolladores externos, pero el equipo de Avahi estuvo en sintonía con nuestra visión de inmediato”.
Poco después de que las dos empresas se conocieran, Avahi produjo un esquema de backend y una arquitectura de AWS para dar soporte a la plataforma y confirmar que los diseños estaban alineados con lo que WittGen quería. “Les tomó solo unos días y coincidió exactamente con nuestros requisitos”, agrega Jung. “Pudimos ver que asociarnos con Avahi sería como colaborar con nuestro propio equipo interno, y eso nos dio confianza al principio de la relación”.
La imagen a continuación muestra la infraestructura de AWS que Avahi diseñó y construyó para dar soporte a la plataforma WittGen. Incluye un portal en el que los investigadores pueden iniciar sesión para guardar datos genómicos y de ADN pertenecientes a pacientes con cáncer en Amazon S3 (Simple Storage Service).
Cada vez que llega una solicitud, un oficial de datos de WittGen primero preprocesa los datos en un servidor Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) para realizar el control de calidad y formatear los datos para el análisis de aprendizaje automático. El servicio AWS Batch luego utiliza el modelo de aprendizaje automático en contenedores para ejecutar trabajos de computación en Amazon DynamoDB y guarda el resultado del análisis en S3.
La plataforma se apoya en Amazon CloudWatch para monitorear el rendimiento de todos los recursos de cómputo y servicios de AWS. Avahi también aplicó controles de seguridad, como Amazon Cognito y AWS IAM (Identity Access Management) para garantizar que el acceso a la plataforma esté limitado a usuarios autorizados.
El valor que Avahi entregó al diseñar e implementar la plataforma de aprendizaje automático se demuestra en el sitio web de WittGen. La empresa muestra la imagen del esquema para demostrar la solidez de la plataforma a la industria de la salud.
Un socio igualmente impulsado hacia el éxito
Al finalizar el proyecto, Avahi proporcionó a WittGen el código de implementación y explicó cómo mantener la infraestructura y realizar cambios en el backend de aprendizaje automático cuando fuera necesario. “Esto no es algo que los socios siempre ofrecen”, dice Rhie. “A veces se quedan con el código, esperando que necesites seguir regresando por más servicios. Pero Avahi nos ha dado la opción de manejar las cosas por nuestra cuenta”.
Mirando hacia el futuro, Jung y Rhie dicen que no dudarán en contactar a Avahi nuevamente si se necesita un desarrollo extenso en la plataforma o para ajustar el entorno de AWS a medida que WittGen aumente su base de clientes y la demanda de los usuarios se dispare. “Avahi es el socio ideal en el sentido de que no los vemos como un socio”, dice Jung. “Son una parte integral de nuestro equipo y quieren que tengamos éxito tanto como nosotros”.
Resultados clave
WittGenBiotechnologies
Berkeley, California
Atención sanitaria
AWS Batch, AWS ECR, AWS EC2, AWS S3, AWS Amplify
Se requiere experiencia especializada y ancho de banda de recursos para la migración a la nube
La lucha para curar el cáncer se ha visto obstaculizada durante mucho tiempo por la alta heterogeneidad, lo que limita estrictamente la investigación para mejorar los resultados clínicos y la capacidad de respuesta a los fármacos. Pero el sector sanitario podría recibir un impulso para asumir este reto de la mano de Yun Rhie, Minwoo Jung y Minjun Kim, los fundadores de WittGen Biotechnologies.
La empresa ha desarrollado un algoritmo de aprendizaje automático que perfila y clasifica los fenotipos de las células tumorales integrando datos multimodales de una sola célula. Con esta capacidad, la plataforma WittGen proporcionará un método para que los investigadores del cáncer desenmarañen la heterogeneidad intertumoral e intratumoral de los perfiles del transcriptoma. Los resultados de esta investigación permitirán a los médicos gestionar los casos de los pacientes de forma más eficaz.
Tras su lanzamiento en 2022 y operando en modo de start-up, los expertos de WittGen desarrollaron la interfaz front-end y el modelo de aprendizaje automático para la plataforma que se ejecuta en servidores en un centro de datos local. La plataforma analiza muestras de ADN tumoral y produce datos genómicos que ayudan a la investigación del cáncer.
A medida que los ejecutivos de la empresa planeaban salir al mercado con el servicio, necesitaban desarrollar un back-end de aprendizaje automático en la nube para configurar la plataforma como una oferta de software como servicio. Los cofundadores también querían aprovechar la nube para la potencia informática necesaria y para poder escalar los servicios para gestionar el crecimiento proyectado de la demanda de los usuarios a medida que la plataforma se pusiera en marcha.
“Los clientes de nuestra plataforma (investigadores del cáncer, oncólogos y patólogos) no están familiarizados con la codificación para realizar análisis, por lo que necesitábamos configurar un motor de aprendizaje automático en la nube para que lo usaran”, explica Jung. “Como pequeña start-up, no teníamos desarrolladores de back-end en el equipo, por lo que no contábamos con el ancho de banda de recursos para hacerlo a tiempo y satisfacer a nuestros inversores, que buscaban que saliéramos al mercado rápidamente. Construir una infraestructura en la nube también era algo con lo que no estábamos familiarizados”.
WittGenBiotechnologies
Con sede en Berkeley y fundada en 2022, WittGen Biotechnologies desarrolla software de perfiles de una sola célula de alta resolución para ayudar a investigadores y médicos a tratar a pacientes con cáncer. Al analizar los datos de secuenciación de ARN de tumores sólidos (centrándose en el análisis de heterogeneidad), el algoritmo de aprendizaje automático de la empresa organiza conjuntos de datos secuenciados de una sola célula de pacientes. Luego, la tecnología de la plataforma predice, caracteriza y clasifica los fenotipos de las células tumorales y los subtipos moleculares genéticos del cáncer, desenmarañando así la heterogeneidad intratumoral de los perfiles del transcriptoma.
Desafíos clave
AWS recomienda a Avahi para resolver los desafíos de la nube
WittGen ya había establecido un entorno de nube con Amazon Web Services (AWS) y sabía que AWS era la mejor plataforma de nube para ofrecer el rendimiento y la seguridad requeridos para las aplicaciones. Como WittGen calificó para un programa de AWS que cubría el costo de desarrollar el entorno de nube, el siguiente paso fue encontrar un socio con la infraestructura necesaria y la experiencia en backend de aprendizaje automático.
AWS presentó a Avahi Technologies a WittGen como un socio potencial, y Jung, Rhie y Kim no tardaron mucho en darse cuenta de que Avahi podía hacer el trabajo. “Una vez que describimos el concepto de nuestra plataforma, entendieron instantáneamente lo que los investigadores y médicos necesitarían para usar nuestro servicio”, dice Rhie. “Comprender una oferta tecnológica compleja tan rápido no siempre sucede cuando se trabaja con desarrolladores externos, pero el equipo de Avahi estuvo en sintonía con nuestra visión de inmediato”.
Poco después de que las dos empresas se conocieran, Avahi produjo un esquema de backend y una arquitectura de AWS para dar soporte a la plataforma y confirmar que los diseños estaban alineados con lo que WittGen quería. “Les tomó solo unos días y coincidió exactamente con nuestros requisitos”, agrega Jung. “Pudimos ver que asociarnos con Avahi sería como colaborar con nuestro propio equipo interno, y eso nos dio confianza al principio de la relación”.
La imagen a continuación muestra la infraestructura de AWS que Avahi diseñó y construyó para dar soporte a la plataforma WittGen. Incluye un portal en el que los investigadores pueden iniciar sesión para guardar datos genómicos y de ADN pertenecientes a pacientes con cáncer en Amazon S3 (Simple Storage Service).
Cada vez que llega una solicitud, un oficial de datos de WittGen primero preprocesa los datos en un servidor Amazon EC2 (Elastic Cloud Compute) para realizar el control de calidad y formatear los datos para el análisis de aprendizaje automático. El servicio AWS Batch luego utiliza el modelo de aprendizaje automático en contenedores para ejecutar trabajos de computación en Amazon DynamoDB y guarda el resultado del análisis en S3.
La plataforma se apoya en Amazon CloudWatch para monitorear el rendimiento de todos los recursos de cómputo y servicios de AWS. Avahi también aplicó controles de seguridad, como Amazon Cognito y AWS IAM (Identity Access Management) para garantizar que el acceso a la plataforma esté limitado a usuarios autorizados.
El valor que Avahi entregó al diseñar e implementar la plataforma de aprendizaje automático se demuestra en el sitio web de WittGen. La empresa muestra la imagen del esquema para demostrar la solidez de la plataforma a la industria de la salud.
Un socio igualmente impulsado hacia el éxito
Al finalizar el proyecto, Avahi proporcionó a WittGen el código de implementación y explicó cómo mantener la infraestructura y realizar cambios en el backend de aprendizaje automático cuando fuera necesario. “Esto no es algo que los socios siempre ofrecen”, dice Rhie. “A veces se quedan con el código, esperando que necesites seguir regresando por más servicios. Pero Avahi nos ha dado la opción de manejar las cosas por nuestra cuenta”.
Mirando hacia el futuro, Jung y Rhie dicen que no dudarán en contactar a Avahi nuevamente si se necesita un desarrollo extenso en la plataforma o para ajustar el entorno de AWS a medida que WittGen aumente su base de clientes y la demanda de los usuarios se dispare. “Avahi es el socio ideal en el sentido de que no los vemos como un socio”, dice Jung. “Son una parte integral de nuestro equipo y quieren que tengamos éxito tanto como nosotros”.
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