随着对个性化医疗的兴趣增加，医生和研究人员需要更多的患者数据来推荐最佳治疗方案。然而，大多数临床试验——确定新疗法的有效性和安全性的研究，是使患者获得这些疗法的关键——目前在设计时并没有考虑到个性化药物。美国国家癌症研究所(National Cancer Institute)提供的1040万美元拨款将帮助北卡罗来纳州立大学(NC State)、北卡罗来纳大学教堂山分校(UNC-Chapel Hill)和杜克大学(Duke University)的研究人员开发新的统计方法，用于设计癌症治疗的临床试验和分析结果数据。这些新的试验，旨在纳入各种各样的因素，将帮助医生确保最佳结果的患者根据他们的个人特点。
这笔新资金是对2010年发放的1250万美元最初拨款的五年延长。
“目前，大多数临床试验提供的是某一时刻的随机快照，”北卡罗来纳州威廉·尼尔·雷诺兹统计学教授、该项目的首席研究员玛丽·戴维安(Marie david)说。“一般来说，这些试验可以告诉你A疗法还是B疗法更有效。
“但对个别患者，特别是对癌症等进行性和复发性疾病的有效治疗，需要医生在考虑患者信息的同时，随着时间的推移做出一系列决定。随着我们获得更多的患者数据，比如基因、病史和被称为生物标志物的特征，这些特征可能与他们对某种特定药物的反应有关，尝试和设计能够将这些因素考虑在内的临床试验才有意义。”
为了解决这个问题，david和她的同事们正在设计临床试验，不仅考虑到所有这些不同的因素，而且还可以在治疗过程的每个决定点进行。最终目标?创建医生和医学研究人员可以用来帮助他们进行这类临床试验的方法和软件，分析数据，并确定治疗单个患者的最佳方法。
大卫希望该小组最终能够使用这种方法设计癌症以外疾病的试验。她说:“我们处在一个独特的位置，三所研究型大学拥有领先的临床和统计专家以及互补的技能集，使这一切成为可能。”
北卡罗来纳大学Gillings全球公共卫生学院杰出教授兼生物统计学主席Michael R. Kosorok博士、W.R. Kenan Jr.和杜克大学生物统计学和生物信息学教授Kouros Owzar博士也是该项目的主要研究员。美国国家癌症研究所是美国国家卫生研究院的一部分。
