Рассматривается анализ возможности построения модели классификации онкологических заболеваний с помощью слоистых искусственных нейронных сетей. Исследовались данные, полученные при помощи технологии IMMUNOSIGNATURE. Для получения иммуносигнатуры капля крови обследуемого, содержащая в себе клетки иммунной системы, наносится на биочип, разделенный на сектора, в каждом из которых находится уникальная аминокислотная последовательность. В зависимости от того, с какой интенсивностью в конкретных ячейках проявится иммунная реакция, формируется профиль (сигнатура) для конкретного человека. Сложность анализа данных заключается в стохастическом влиянии внешних факторов на получаемые результаты при помощи технологии IMMUNOSIGNATURE. Рассматриваются вопросы коррекции получаемых данных при помощи корреляционного анализа для избавления от случайных артефактов. Изучен вопрос нормализации данных для минимизации влияния системных искажений, возникающих вследствие влияния таких внешних факторов, как температура, влажность, концентрация вещества и т. д. В качестве классификатора используется искусственная нейронная сеть обратного распространения ошибки.