目前的癌癥研究中，基因組測(cè)序、外顯子組測(cè)序、基因表達(dá)譜分析、RNA測(cè)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(zhì)性、生物多樣性的，且具有復(fù)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(dāng)復(fù)雜。研究人員已在癌癥中發(fā)現(xiàn)了大量復(fù)雜的遺傳變異，這意味著不能總是依賴(lài)標(biāo)準(zhǔn)的人類(lèi)參考序列，基因可能以多個(gè)拷貝存在，染色體規(guī)模（結(jié)構(gòu)）變化很頻繁，而表觀基因組的變化也很常見(jiàn)。作者認(rèn)為，NGS在檢測(cè)低頻突變和鑒定結(jié)構(gòu)及拷貝數(shù)變異上還有待改進(jìn)。
   同時(shí)，癌癥異質(zhì)性也是需要考慮的因素。癌癥往往不是包括單個(gè)優(yōu)勢(shì)克隆，而可能含有多個(gè)亞克隆。目前還不清楚亞克隆對(duì)于腫瘤生長(zhǎng)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(rèn)為，單個(gè)活檢樣本也許并不能代表癌癥的遺傳組成。這可能會(huì)導(dǎo)致不適當(dāng)療法的選擇。目前，大部分處理NGS數(shù)據(jù)的生物信息學(xué)工具都是為正?；蚪M而設(shè)計(jì)的，其應(yīng)用程序背后的假設(shè)對(duì)腫瘤樣本無(wú)效，因此往往會(huì)產(chǎn)生不準(zhǔn)確的組裝結(jié)果。而癌癥基因組的分析需要醫(yī)生和生物信息學(xué)家之間密切合作，以?xún)?yōu)化數(shù)據(jù)處理，確保所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是臨床上可用的。