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我国传统中医药治疗注重“理法方药、望闻切问”，因人施治，凸显一人一方的“个体化用药”理念。个体化治疗是西方医学的用词，意指在对患者的治疗中要考虑个体差异、心理诉求及诸多影响因素，实施针对患者个体的效应最大化、危害最小化的医疗措施。在英文词语中，“personalized medicine”“individualized treatment”“individualized medicine”等均指个体化治疗。以此检索词在PubMed数据库中检索，发现早在1952年就有文献提到个体化治疗，内容为针对可的松敏感性差的眼疾病患者采取强化激素治疗。1960—1970年，随着药代动力学、治疗药物监测学科的发展，以个体药物治疗方案设计为主要内容的个体化治疗快速发展，主要手段为测定血药浓度为主的药品暴露，为癫痫、哮喘、心力衰竭、感染等的临床治疗提供了有效的药学支持。1980年左右，随着器官移植术的开展，对免疫抑制剂的监测使得药物个体化治疗从技术和临床实践上都有了一次飞跃。
遗传药理学及分子生物学（基因、蛋白）的发展与个体化医疗紧密相关。1953年DNA双螺旋结构理论问世，确定了遗传的分子学基础；1956年Carson发现葡萄糖-6-磷酸脱氢酶缺陷；1957年Motulsky等确认代谢遗传缺陷可引起药物反应的个体差异；1959年Vogel首先使用“遗传药理学”（pharmacogenetics）这一名词；1960年Price Evans提出乙酰化多态性表征；1963年Williams提出两相酶参与药物体内代谢理论；1960—1990年，药物代谢酶多态性成为遗传药理学研究发展的主要内容。药物代谢酶多态性的深入研究为药代动力学个体差异提供了理论依据，揭示了遗传因素在个体化治疗中的作用。
1990年，美国启动人类基因组计划（Human Genome Project，HGP），为研究药物相关基因及其对药物代谢和反应的影响提供了更多、更完整的信息；1997年，“药物基因组学”应运而生（Pubmed检索显示，1998年2月首现药物基因组学术语及文献）；2000年，第一稿人类基因组图谱完成。人类基因组计划和国际HapMap项目研究发现了大量遗传学信息和数据，如临床预测基因（如UGT1A1*28）、单倍型（如VKORC1单倍体A）和体细胞突变（如表皮生长因子受体）。FDA批准的UGT1A1*28基因型的启动引导治疗直肠癌临床试验的实施，提供了第一个将药物基因组学研究整合到临床实践中的范例。人类基因组信息的完整呈现和检测技术的发展，推动了药物基因组学的发展。药物基因组学的兴起带动起个体化治疗的新高潮，“量体裁衣”式的药物治疗革命与基因检测紧密联系在一起。
2005年，FDA颁布了“药物基因组学资料呈递（Pharmacogenomic Data Submissions）指南”，旨在敦促药厂在提交新药申请时，依据具体情况必须或自愿提供该药物的药物基因组学资料，以推进新型“个体化用药”进程，最终达到视“每个人的遗传学状况”而用药，使患者在获得最大药物疗效的同时，面临最小的药物不良反应风险。2007年，FDA首次批准了一种药物基因组学检测方法，用于判断常用抗凝药物华法林的用量及敏感性，并修改了药物说明书，要求针对基因变异对药物的影响给出警告提示。2010年，因为剂量的基因特异性又对该药物说明书进行了修改，建议在给出该药处方前，对CYP2C9、VKORC1进行基因检测。
截至2016年4月，FDA、EMA、PMDA、HCSC等机构已推荐了199种药物的基因组学信息，并纳入药物说明书中（我国上市药品涉及其中116种），用于预测不同基因型患者在应用药物时的疗效和不良反应。
药物基因组学经过近20年的发展，在研究方法、检测技术、数据分析和临床经验等方面推动了个体化医学发展，在药物反应易感人群评价、精准治疗药物治疗方案设计等方面也积累了丰富的研究经验和实践证据。精准医学从实验室走到临床已成为可及的现实。
但是，精准医学在临床的实际应用也存在一定的局限性：①药物遗传信息复杂、量大，现有检测技术及信息处理方法难以满足时效性和量效性；②在药物治疗研究中，不断发现药物反应新的相关基因型和表型，而现有信息难以回答全部问题；③遗传因素对药物治疗的预测会受环境、饮食、生理病理状况和合并用药等复杂情况的干扰。
药物基因组学的完善和发展趋势可从三方面加以分析和预测。
第一，建立精准医学个体化信息的大数据平台。通过分析药物基因多态性、测定体内药物暴露（通常为血药浓度）或药物效应生物标志物，结合药物的有效性、安全性，根据临床诊断、药代动力学、药效学及遗传药理学特征，制订适合患者个体的用药方案，使患者的血药浓度处于最低有效浓度与最低中毒浓度范围内，保证药物暴露达到一个适宜的程度，从而最大限度地发挥药物的治疗作用，避免或减少毒性/不良反应。药物基因组学可以提供影响药物代谢、转运和效应的遗传变异信息识别，为个体化的给药方案提供初始参考和制订依据。高通量技术可及时有效获取药物PK/PD个体差异的遗传数据，形成药物代谢酶和转运体遗传信息的可靠平台。
第二，加强药物基因组学、药代动力学、药效动力学多学科联合。肿瘤、心脑血管疾病、免疫性疾病、代谢紊乱等疾病治疗复杂，药物治疗效果受多因素影响，通过现有检测技术和信息手段获得及时、全面的个体化信息数据存在挑战。药物基因组学、药代动力学、药效动力学等多因素融合，对于获取全面、精准的个体化信息至为重要，在药物和剂量选择时应考虑效益最优化。
第三，树立整合创新理念。疾病治疗是复杂的技术、管理、观念综合行为的结果，全面树立开放、规范、创新的新理念才能面对新的医学变革。例如，针对人类众多疾病中的遗传因素病因和风险，合作开展全基因组关联研究，能够探究更深层次的疾病风险机制，阐明人类疾病存在大量个体化差异的原因。利用人类基因组序列信息，既是药物发现的新途径，也有助于实现个性化药物治疗，对预防疾病产生新见解。不过要使其成为临床常规，尚须制订一系列技术和管理规范。精准医学是通过获得全面、完整的药物基因组学、药代动力学、药效动力学等信息而开展精准治疗活动，有助于推动新理论、新技术、新方法的发展和使用。
综上所述，药物基因组学是研究基因序列变异及其对药物不同反应的科学，因此它既是研究开发高效、特效药物的重要途径，也是为患者或者特定人群选择合适治疗药物的重要方法，具有重要的理论意义和广阔的应用前景。
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执笔：张相林 崔勇
审校：姚树坤 王辰