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目前的癌癥研究中，基因組測序、外顯子組測序、基因表達譜分析、RNA測序、甲基化組分析等方法被廣泛使用，以找到致病突變及其他線索。
然而，與大多數(shù)組成型基因組不同，癌癥是異質性、生物多樣性的，且具有復雜的遺傳變異。而且許多樣本是以FFPE形式保存的，包含片段化、交聯(lián)的DNA。其次，癌癥基因組的分析相當復雜。研究人員已在癌癥中發(fā)現(xiàn)了大量復雜的遺傳變異，這意味著不能總是依賴標準的人類參考序列，基因可能以多個拷貝存在，染色體規(guī)模（結構）變化很頻繁，而表觀基因組的變化也很常見。作者認為，NGS在檢測低頻突變和鑒定結構及拷貝數(shù)變異上還有待改進。
同時，癌癥異質性也是需要考慮的因素。癌癥往往不是包括單個優(yōu)勢克隆，而可能含有多個亞克隆。目前還不清楚亞克隆對于腫瘤生長是否重要，但它們可能包含了臨床上重要的變化，如賦予耐藥性的突變。作者認為，單個活檢樣本也許并不能代表癌癥的遺傳組成。這可能會導致不適當療法的選擇。目前，大部分處理NGS數(shù)據(jù)的生物信息學工具都是為正常基因組而設計的，其應用程序背后的假設對腫瘤樣本無效，因此往往會產生不準確的組裝結果。而癌癥基因組的分析需要醫(yī)生和生物信息學家之間密切合作，以優(yōu)化數(shù)據(jù)處理，確保所產生的數(shù)據(jù)是臨床上可用的。
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