结构生物化学/个性化医疗
尽管在过去几十年中，通过结构生物化学取得了许多药理学进展，但所开具的药物对服用这些药物的患者中不到一半有效。原因是，虽然大多数人相似，但每个人的基因组都略有不同，对相同药物的反应也不同。根本原因是，在产生细胞色素P450的基因中存在变异。细胞色素P450（右图所示）是指一个庞大而多样化的酶家族，它们处理我们服用的药物。因此，我们对药物的反应与基因变异的数量一样多。
然而，如果了解患者的整个基因组，预测哪些药物有效以及哪些药物效果最差将相对容易。这就是个性化医疗背后的理念，它是一种医疗模式，利用来自患者基因组和蛋白质组的信息来优化其医疗保健。个性化医疗是药物阶梯模型（右图所示）的最终目标。最低级是使用重磅药物；更高级的是分层药物水平；最高级是个性化医疗，是三种技术中最精确和最准确的患者护理技术。
在过去的五十年里，主要的医疗模式一直是“重磅药物”，即对大多数普通人群有效的药物。具体来说，重磅药物是指每年为专利权人创造超过10亿美元收入的药物。一些过去的重磅药物的例子包括立普妥、塞来昔布和耐信。生物化学领域的领先科学家承认，我们正在慢慢地离开重磅药物时代，并正在向第二阶段，分层药物迈进。
分层药物是指管理具有共同生物学特征（例如基因突变的存在与否）的患者群体。分子诊断测试用于确认这些相似性；然后，选择最优化的治疗方法，以期为该群体取得最佳结果。分层药物在实践中的一个例子是将患有乳腺癌且雌激素受体阳性或HER2过度表达的患者进行分组，并根据这些特征用抗雌激素或HER2抑制剂进行治疗。
最后，个性化医疗是我们尚未完全实现的期望目标。需要进行蛋白质组学分析、代谢组学分析和每个人的基因检测，以优化预防性和治疗性护理。右侧的图表总结了个性化医疗成功所需的关键步骤。首先，对个人的基因组进行测序。随着技术测序技术的发展，基因组测序的成本将下降，使个性化医疗模式更易获得，也更经济。然后，使用基因组分析技术，如SNP基因分型和微阵列，以收集有关哪些药物最有效的信息（例如，关于个人对某些疾病的遗传易感性以及特定药物有效的时间）。个性化医疗取得进展的当前例子是对乳腺癌、肺癌和结直肠癌患者的erbB2和EGFR蛋白的测量，并在选择适当的治疗方法之前进行。随着个性化医疗领域的进步，从组织中阐明的分子信息将与患者的医疗和家族史、影像学数据以及大量的实验室检测结果相结合，为更广泛的疾病开发更有效的治疗方法。
由于每个人都有独特的基因组，通过药理基因学方法实现个性化医疗的优势包括
1. 提高药物的有效性 例如，使用正确的药物和剂量，使药物更容易被患者的身体吸收
2. 减少副作用
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