Мас-спектрометрію спектрів вибрано скринінговим засобом для виявлення дискримінаційних структур білка. Однак мас-спектри представляються даними великої розмірності, які мають значну кількість локальних максимумів (a.k.a. піки), що повинні бути проаналізовані. Для вирішення цієї проблеми розвинено нові триступеневі стратегії. Після попередньої обробки, для класифікації мас-спектрів, використано алгоритм клонової селекції для синтезу колективних бінарних класифікаторів у вигляді вейвлет-нейронних мереж. Результати, одержані шляхом аналізу сукупності даних пухлини/здорові зразки, надали можливість правильно класифікувати більш ніж 99 % проб.