종양 변이 해석의 궁극의 목표는 정밀 종양학을 개발하는 것이다. 이를 위해 암 변종과 임상적 조치가능성을 연결하려는 데이터베이스 또는 지식베이스들이 개발되고 있다. 일부 자원들은 데이터 수집 및 업데이트에 있어 크라우드소싱 형태를 사용한다.
종양 변이 해석 (interpretation)의 궁극적인 목표는 암의 진단, 예방 및 치료에 대한 개인화된 접근법 즉, 정밀 종양학 (precision oncology)을 개발하는 것이다. 연구 결과를 임상적으로 가치 있는 정보로 변환하기 위해 암 변종과 임상적 조치가능성 (actionability)을연결하려는 데이터베이스 또는 지식베이스 (knowledgebase)들이 개발되고 있다. 이러한 지식베이스들을 중앙에서 모두 통제하여 정보를 모으는 것은 어렵기 때문에 일부 자원들은 데이터의 수집 및 업데이트에 있어서 크라우드소싱 형태를 사용하기도 한다. 일례로 IBM의 왓슨이 학습한 데이터로도 유명한 뉴욕의 메모리얼 슬로언 케터링의 OncoKB 데이터베이스는 3.5명의 풀타임 스태프와 9명의 파트타임 큐레이터가 슬랙이라는 메신저와 별도의 큐레이션툴을 통해 데이터베이스를 유지하고 있으며, 크라우드소싱으로 유지되고 있는 워싱턴 대학의McDonnelGenome Institute의 CIViC은 9개 기관 (The McDonnell Genome Institute,Illumina, ClinGen 등)의 약 100여 명이 참여하고 있다.