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目前的癌症研究中，基因组测序、外显子组测序、基因表达谱分析、RNA测序、甲基化组分析等方法被广泛使用，以找到致病突变及其他线索。
然而，与大多数组成型基因组不同，癌症是异质性、生物多样性的，且具有复杂的遗传变异。而且许多样本是以FFPE形式保存的，包含片段化、交联的DNA。其次，癌症基因组的分析相当复杂。研究人员已在癌症中发现了大量复杂的遗传变异，这意味着不能总是依赖标准的人类参考序列，基因可能以多个拷贝存在，染色体规模（结构）变化很频繁，而表观基因组的变化也很常见。作者认为，NGS在检测低频突变和鉴定结构及拷贝数变异上还有待改进。
同时，癌症异质性也是需要考虑的因素。癌症往往不是包括单个优势克隆，而可能含有多个亚克隆。目前还不清楚亚克隆对于肿瘤生长是否重要，但它们可能包含了临床上重要的变化，如赋予耐药性的突变。作者认为，单个活检样本也许并不能代表癌症的遗传组成。这可能会导致不适当疗法的选择。目前，大部分处理NGS数据的生物信息学工具都是为正常基因组而设计的，其应用程序背后的假设对肿瘤样本无效，因此往往会产生不准确的组装结果。而癌症基因组的分析需要医生和生物信息学家之间密切合作，以优化数据处理，确保所产生的数据是临床上可用的。
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