그러나 이러한 방안에는 여러 난제들이 있다. 우선 최초 협약 당시 데이터의 공유에 대한 조항이 합의되지 않았으면 데이터를 모으는 것을 강제하기 어려울 수도 있다. 둘째, 각 데이터마다 검사의 대상과 범위 등이 달라서 균일한 DB가 되기는 어려울 것이다. 즉, 어떤 데이터는 전장 유전체를 분석했고, 어떤 데이터는 암에 대해서만 분석했으며, 어떤 데이터는 특정한 SNP들만을 분석했을 수 있다. 셋째, 이런 이질적인 데이터를 모으고, 형식을 일치시켜서 하나의 DB로 구축하고, 이를 저장, 관리하며, 연구자들에게 분양해서 서비스하는 것도 상당한 노력과 비용이 소요된다. 즉, 이런 일이 그냥 말처럼 쉽게 되는 것이 아니기 때문에 차라리 수만 명에 대한 별도의 시퀀싱 데이터를 생산해내는 것이 더 저렴할 수도 있다. 넷째, 과거 데이터들을 모을 시기에는 개인정보보호에 관한 고려가 부족했을 수 있어서 검사를 받은 일반인이나 환자들에게 정보 공유의 범위에 대해 동의를 받지 못했거나 그 범위를 좁게 설정했을 수도 있다. 이 경우 다시 그 사람들을 찾아가서 동의를 다시 받아야 하는 상황이 올 수도 있다.
이러한 방안에는 여러 문제가 있다. 데이터 공유에 대한 합의가 필요하며, 데이터의 대상과 범위가 달라 균일한 DB구축의 어려움이 있으며, 이질적인 데이터를 모으더라도 관리 등에서 상당한 비용이 소모되며, 데이터들으 개인정보보호에 관한 논의도 필요할 수 있다.