肿瘤细胞的遗传密码中散布着刺激其恶性活动的明显突变和DNA改变。但是有数十亿个密码，每个患者的癌症都不一样，具有自己独特的遗传变化。这些变化可能决定了其行为方式，癌症发展的积极程度，并且可能阐明了哪些分子弱点可以通过治疗成功地治疗。

诸如Dana-Farber的Profile研究计划的OncoPanel平台之类的技术可以迅速解密个体肿瘤中400个与癌症相关的基因的DNA代码，从而检测突变，基因的缺失或多余拷贝以及其他变化。但这是一个生成大量数字数据的过程，这些数据在经过处理和分析之前毫无意义。只有这样，研究人员和肿瘤学家才可以开出针对特定突变的精确治疗方案。这是精准癌症医学的目标，但通常是大海捞针。

达纳·法伯（Dana-Farber）的克里斯·桑德（Chris Sander）博士与该中心知识系统小组的负责人埃森·塞拉米（Ethan Cerami）一起，在DFCI成立了新的cBio中心并负责该中心，以帮助研究人员使用用户友好的网络来挖掘基因组数据，他们开发了基于癌症的工具cBioPortal，用于癌症基因组学。

cBio Portal软件会消化数据，并以多种可视格式显示数据，以帮助研究人员检测不同类型患者和癌症类型的异常模式。

借助cBioPortal，研究人员可以利用近8,000个基因组肿瘤图谱中的Profile肿瘤库，快速比较一名患者的肿瘤与其他数百名患者的突变模式。一些具有某些突变的癌症可能拥有针对这些变化的批准药物。在其他肿瘤类型中发现相同的突变可能会导致对该药物的新试验。桑德说：“我们将能够使用癌症基因组学来确定可能有资格进行新型基因组学临床试验的患者群体。”

cBioPortal分析工具还可以帮助科学家筛选基因组数据，以了解为什么在临床试验中少数患者对一种药物产生戏剧性反应而对其他大多数患者却无济于事的线索。造成这种“异常反应”的原因可能是先前未被发现的突变，该突变使肿瘤易受药物的侵害，而cBioPortal对基因组图谱数据的分析可能有助于科学家发现它。

该中心的知识系统小组还设计了一种名为MatchMiner的临床导向工具。 Cerami解释说：“临床医生使用它来招募患者进行临床试验。” “他们在Profile数据库中查找肿瘤突变与可用临床试验中的靶向药物匹配的患者，并且当发现合适的新患者时，他们可以让MatchMiner通知他们。”

科学家们现在正在研究工具，以使肿瘤学家和患者能够坐下来，并使用MatchMiner搜索针对其癌症特定突变模式的药物的临床试验。