在過去的一年，個體化藥物的進展引人注目，特別是在腫瘤學領域。制藥行業從遺傳分層、生物標志物，到診斷學、靶向治療及預后測試領域，都取得了長足的發展。大數據、免疫治療、聯合治療和預測性生物標志物四大趨勢標志著個體化抗癌治療的新里程碑，有望改變行業規則，但這些領域都面臨獨特的挑戰。
2015年，腫瘤藥物開發被賦予更高期望，個體化藥物和癌癥研究也迎來了跨越式機會，大數據、免疫治療、聯合治療和預測性生物標志物成為趨勢，并有望改變行業游戲規則。然而，每一個新的里程碑都會有新的挑戰，行業需要克服這些挑戰。
臨床試驗和治療大數據的使用需求正在不斷增長。利用大數據將改變治療藥物開發的思考和工作方式，真正個性化治療的可能性變得越來越大。不過，數據質量將變得與數量一樣重要。
為了使大數據更具有實用性，必須改善數據質量。目前業內正在就數據的準確性問題以及缺乏標準化進行努力。2014年美國雜志醫學協會的報告“隨機臨床試驗數據的再分析”強調了這一挑戰，在許多情況下，對臨床試驗數據重新分析時，需要與早期研究人員提供的數據相匹配。雖然臨床試驗和臨床醫生在2015年大數據的使用量將繼續增長，但對數據的標準化和質量提升也更為重視。
對于業界和患者來說，聯合療法的重要性凸顯。制藥行業對聯合療法的興趣顯著增加，并在臨床試驗中表現出極高的期待。然而，這需要監管環境和藥物審批過程支持，而經典的FDA審評程序需要看單個藥物和比較療效，而不評估兩只藥物組合的效果。
重要的臨床試驗數據將有助于確定免疫療法的未來，但目前仍懸而未決。此外，該領域仍然需要提供一種標準化的方法，用來證明患者免疫特點的可重復獲得性與有效性，以及開發預測治療反應的生物標志物。對于科學家來說，評估免疫特點的復雜性將極具挑戰性，免疫治療的圖像量化仍然需要更多的技術支持。
在過去的一年，生物標志物的熱度快速增加，這一趨勢在2015年仍將強勁：制藥企業認識到一線和二線治療藥品審批的預測指標的重要性，醫生也在尋求更好的測試，以便給患者提供更有針對性的治療。然而，成功的生物標志物發現依賴于許多因素，因此頗有挑戰性。
制藥企業在這個領域也變得更有經驗，生物標志物的識別將更加有條理和復雜，但相關藥物開發的成本模式和程序面臨挑戰。當診斷和預后測試將變得更強大和復雜，那么藥物開發的改進是必須的。
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