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AWS Case Study (고객사례)

서울대 의과대학 기능유전체 연구랩 (Functional Genomics Lab)

by 테크데이타in

 

01. 기관 소개

2013년도 설립된 서울대 의과대학 기능유전체 연구랩 (Functional Genomics Lab)은 인류유전학과 분자 생물학을 기반으로 하여 다양한 질병의 분자 생물학적 발명 원인을 분석하고 유전자의 생물학적 메커니즘과 환자 치료법을 연구하는 기관입니다.

 

 

02. 당면 과제 (AWS를 도입하기 전의 연구환경에서의 어려웠던 점)

 

서울대 의과대학 기능유전체 연구랩(Functional Genomics Lab)은 차세대시퀀싱 (Next-generation sequencing technique) 기법을 활용하여 환자 유전체 상의 유전적 변이 추적, 유전적 변이와 질병 유발의 관련성 분석 및 질병 유발의 분자적인 움직임을 분석합니다.

주요 연구 영역은 Whole Exome Sequencing (WES)을 기반으로 희귀질환 환자의 유전체를 분석, RNA-sequencing, target sequencing, single cell sequencing 등 다양한 연구 기법들을 활용한 알츠하이머병이나 지방간과 같은 복합 질환들의 유전적 요인을 Bioinformatics tool을 활용하여 NGS data를 직접 분석하고, 그 결과를 실험적으로 증명하는 단계까지 수행하고 있습니다.

기존의 On-premise 환경에서 유전자 분석 어플리케이션을 구동하여 분석작업을 진행하였습니다. 분석에 필요한 유전자 데이터 용량 증가로 인하여 기존 환경에서의 제약이 대두되었으며, 이에 기존 환경의 개선이 불가피했습니다. 지속적으로 증가하는 유전자 데이터를 대비하기 위하여 고가의 하드웨어 장비를 도입하기보다는 필요한 만큼만 사용할 수 있고 탄력적인 구성 환경 변경이 필요했습니다.

 

 

01. Amazon Web Service 도입/혜택

 

서울대 의과대학 기능유전체 연구랩(Functional Genomics Lab)에서는 지속적으로 증가하는 유전자 데이터에 대응하기 위하여 탄력적인 구성 환경 변경이 가능한 AWS 클라우드를 사용하는 것이 합리적이라 판단하였습니다.

연구자가 분석이 필요한 유전자 데이터의 용량에 따라 EC2 (가상 Virtual Machine)의 스펙을 조정하여 효율적으로 리소스를 사용할 수 있는 환경으로 구축되었습니다. 분석작업을 진행하지 않을 경우, Cromwell (유전체 데이터 분석을 위한 프레임워크로 활용) 서버를 일시적으로 중지하여 비용절감의 효과를 높일 수 있었습니다.

더불어 초기 구축 대비 유전자 데이터가 50배이상 증가됨에도 불구하고 데이터 분석 속도는 변동없이 유지되어 궁극적으로 연구 분석에 소요되는 시간을 단축하여 연구의 효율성을 높일 수 있었습니다

 

 

서울대 의과대학 기능유전체 연구 Lab 아키텍처

 

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