アストラゼネカは

人生を変える医薬品を届けるために、データの限界を押し広げる

データイニシアチブに費やす1ドルにつき、40ドルの見返りを得ることができます。

Andy McPhee氏

単一の真実のソースを構築することにより、研究開発を加速する

3分

で90%のデータの分析準備が完了

99%の時間短縮

計画サイクルを3時間に短縮

年間10億ドルのコスト削減

各臨床試験を1か月短縮したことによる効果


アストラゼネカは、世界中で数百万人もの患者に利用されている処方箋医薬品の創薬、開発、商業化に注力しているバイオ医薬品企業です。あらゆる製薬会社と同じく、アストラゼネカもまた厳しい市場競争にさらされています。アストラゼネカのデータエンジニアリングディレクターであるAndy McPhee氏は、次のように指摘します。「私たちは、プロセスを高速化したいという欲求と、信頼できるデータとのバランスをとる必要があります。データの品質が悪ければ、当社の医薬品は承認されず、医薬品を使用する可能性のあった患者さんの命に影響が及びます。Talendによって、私たちは必要なスピードと信頼性を得ることができました。」

アストラゼネカは、幅広いソースシステムからのデータを保持するためのデータレイクを構築することを決定しました。このアーキテクチャーでは、スケーラビリティと柔軟性を提供するクラウドは非常に重要な役割を果たしました。しかし、McPhee氏が説明するように、データは正確で、かつ保護されている必要があります。McPhee氏は次のように言います。「信頼できないデータは役に立ちません。データが信頼できることを認識するとともに、データが十分に理解され、監視され、適切な人によってのみアクセスされるようにするためには、データガバナンスが極めて重要となります。」

アストラゼネカにとって医薬品の開発期間の短縮は、患者の命を救い、人生の質を向上させる医薬品をより速く提供できるようになるだけでなく、特許期間が満了する前に同社がプロセスを完了できるようになるためにも重要な課題です。

Talendの提供する検索機能によって、データサイエンティストは創薬プロセスやイメージング、ゲノムプロジェクトを通じて提供される、膨大な量のデータを活用できます。イメージングの作業に際して、アストラゼネカでは数年間にわたって蓄積された特定の疾患に関する画像と、それに関連付けられたメタデータにアクセスすることが可能です。Talendにより、メタデータを使用して画像のデジタル化を行い、特定のワークロードやパイプラインに投入することが可能となり、データサイエンティストは画像に何が写っているかを学習するアルゴリズムを記述できます。そのアルゴリズムによって、将来新しい画像を投入した際に、画像に病気が存在するかどうかを高い精度で予測できます。

臨床試験の完了は、医薬品開発において最も多額の費用が発生するプロセスであり、その金額は数百万ドルにも及びます。すべての臨床試験を1か月短縮できれば、アストラゼネカは年間10億ドルの費用削減に成功します。Clinical Control Tower Technical leadであるStuart Charles氏は、次のように説明します。「私たちは常に、約20種類もの医薬品を開発しています。臨床試験は複雑で、規制内容は国によって異なるため、それぞれの医薬品ごとに100か国で別々の試験を行うことになります。データを扱うとき、その背後には常に生身の人間がいます。安全性の問題が見つかった場合には、早急に報告して新たな患者さんへの処置を停止する必要があるため、スピードが極めて重要です。」