最有可能的是，迄今為止在這些發現中發現的大量知識只是表明，隨著進一步的研究，還有更多的突變特征可以發現，這可能使某些癌癥更容易在早期發現。根據發表在《科學》雜志上的正式報告，劍橋大學的Nik-Zainal和她的團隊使用全基因組測序過程或WGS分析了總共18640種癌癥的數據，指出仍有大量的發現空間--而NHS的研究人員顯然很高興看到10萬個基因組項目產生的數據被更好利用。

英國基因組學協會的馬特·布朗教授接受了劍橋大學的采訪，他說："突變特征是充分使用WGS潛力的一個例子。我們希望利用這項研究中看到的突變線索，并將其應用回我們的患者群體，最終目的是改善癌癥患者的診斷和管理。"

研究如何推動癌癥研究的發展

最近研究的最大收獲之一是開發了一種新的基因組排序算法，被稱為Signature Fit Multi-Step，或FitMS，旨在高速交叉引用癌癥序列。根據《科學》雜志，FitMS檢測器官特定的簽名，并將這些簽名與"額外的罕見簽名"進行比較。當實際應用時，這可以從新的癌癥數據樣本的測序中分擔一些繁重的工作，這使進一步的癌癥研究變得更加簡單。

基因組分析目前還不是癌癥評估的主要步驟，然而，聽起來這一進展可能會使這種方法更加普遍，這可能會在不久的將來轉化為NHS診所中更好的癌癥患者護理。

全基因組測序是可被視為"下一代測序"的兩個過程之一。它是第一種可以對整個基因組進行測序的測序方法，與另一種方法全外顯子組測序相比，它可以更深入地了解基因組，因為全外顯子組測序只針對基因組的蛋白質編碼區域。