医学研究已经迎来了精准医学的新时代，刚刚还在实验室中应用的工具，转眼之间已经被应用于临床研究。随着第二代测序技术及生物学进展，肿瘤治疗领域也正在经历迅猛的发展。
肿瘤学中的精准医学方法
主要的技术进步通常会带来超越技术初始目标的创新和改变。第二代测序（NGS）技术、各种组学的应用、不断增长的计算能力和日益累积的“大数据”，将促进精准医学在肿瘤学中的发展。
现有技术，尤其是第二代测序（NGS），已经能实现对肿瘤基因组进行系统性评估。而基于其性能特征和成本，NGS已经可以融入到常规临床护理和药物研发中。尽管现在预测NGS将在多大程度上改变肿瘤学还为时尚早，但是NGS可能成为常规诊断的重要工具，当NGS与基于突变谱的临床相关的治疗算法相结合时，将对患者结果产生有益的影响。与免疫治疗进展一道，NGS作为癌症患者选择性靶向治疗的基础，应当融入到未来肿瘤药物发展的战略规划中。
在未来，整合系统生物学方法除包含基因组学外，还包括表观基因组学、通路分析，以及从肿瘤微环境中得到的信息。预期这种整合系统生物学将会改善临床决策的制定。利用NGS来阐明躯体基因组变异对治疗结果的影响是重要的第一步，即使目前将患者与靶向治疗相匹配的尝试对罕见突变只表现出较低的可实施性（13%）。
当进行NGS或分子谱驱动的试验时，需要将临床试验变为以患者为中心（而不是以药物为中心），这样的治疗将变得更加个体化。
目前已经开展了为个体患者的疾病订制特异性治疗方法的临床试验。许多主要癌症中心为患者提供综合性分子诊断谱来扩大癌症基因检测的应用。单一生物标志物检测的连续应用具有局限性，这正刺激了广泛的分子检测的发展。此外，对循环肿瘤DNA（ctDNA）的纵向测序可以提供有关耐药和最佳联合治疗或治疗次序的有价值的信息。肿瘤进展可以被看作是动态进化过程，这表明需要评估新驱动突变的亚克隆表现。展望未来，NGS、RNA测序的新的应用将会实现对肿瘤样本的基因表达分析。这将与蛋白质组学等方法一起，进一步阐释基因组变异的功能性作用。
还需要更多的数据来更好的理解肿瘤的时间和空间异质性，以及这些因素对测定试验和个体化治疗成败的重要性。
NGS驱动试验应该考虑以下原则
●除肿瘤基因组外，将通路和网络的知识整合在一起，比如转录因子、表观基因和蛋白质组。
●发展数据分析和治疗设计的算法。定义标准、数据质量以及建立算法的数据来源。
●药物联合治疗将对临床收益最大化和减少耐药至关重要。
●尽早治疗以使患者结果最优化，肿瘤异质性和基因组不稳定性会随时间延长而增加，特别是在肿瘤细胞内部的破坏性进展事件之后。
●纵向随访患者：对复发肿瘤或转移灶的再次活检，以及基于血液的测序（DNA和RNA）对实现个体化、适应性治疗十分关键。
