Steigende Krebsinzidenz treibt die Nachfrage nach präzisionsonkologischer, personalisierter Therapieauswahl an. Mit zunehmenden Krebsdiagnosen stützen sich Therapiewege immer stärker auf die molekulare Charakterisierung anstatt allein auf den Tumorsitz. Dies treibt die Nachfrage nach Tumorprofilierung an. Onkologen und Krebszentren nutzen die Ergebnisse der Profilierung, um relevante Mutationen zu identifizieren, Patienten für zielgerichtete Therapien zu stratifizieren und ineffektive Therapien zu vermeiden, die Kosten und Toxizität erhöhen, ohne die Behandlungsergebnisse zu verbessern. Dieser Trend macht die Tumorprofilierung zu einem routinemäßigen Schritt in der klinischen Entscheidungsfindung, insbesondere wenn die Therapieauswahl, die Resistenzüberwachung oder die Eignung für biomarkerbasierte Therapien von genomischen und proteomischen Daten abhängt. Fortschritte in der Next-Generation-Sequenzierung ermöglichen schnellere und genauere genomische Tumoranalysen. Verbesserte Arbeitsabläufe in der Next-Generation-Sequenzierung verkürzen die Bearbeitungszeiten und erweitern gleichzeitig die Anzahl und Qualität der detektierbaren Veränderungen. Dies stärkt die Marktentwicklung im Bereich der Tumorprofilierung. Höhere Sensitivität und eine breitere Panelabdeckung ermöglichen es Laboren, klinisch relevante Mutationen, Fusionen, Kopienzahlveränderungen und andere Biomarker aus begrenzten Gewebeproben zu erkennen. Dies ist in der Onkologie, wo Biopsiematerial oft knapp ist, von entscheidender Bedeutung. Da die Tests zuverlässiger und effizienter werden, sind Krankenhäuser, Diagnostiklabore und onkologische Netzwerke zunehmend bereit, umfassende Profiling-Verfahren in die Standardbehandlung zu integrieren, anstatt sie komplexen oder fortgeschrittenen Fällen vorzubehalten. Ausbau KI-gestützter Bioinformatik-Plattformen verbessert die Interpretation von Tumordaten und klinische Arbeitsabläufe. Der Ausbau KI-gestützter Bioinformatik-Plattformen fördert die Marktakzeptanz, indem komplexe Sequenzierungsdaten in klinisch nutzbare Erkenntnisse umgewandelt werden – in einem Umfang, der mit manueller Interpretation nicht zu erreichen ist. Im Bereich des Tumorprofilings helfen diese Plattformen, Varianten zu priorisieren, Befunde mit Therapieoptionen und Studien zu verknüpfen und den Berichtsaufwand für Molekularpathologen und onkologische Teams zu reduzieren. Diese praktische Verbesserung der Workflow-Effizienz ist besonders wichtig, da die Testvolumina steigen und die Biomarker-Panels komplexer werden. Daher ist die KI-gestützte Interpretation ein Schlüsselfaktor, der eine breitere Anwendung der Tumorprofilierung in der routinemäßigen Krebsbehandlung unterstützt.