本研究の目的は、ラマン分光法に基づく、包括的、自発的、低侵襲、ラベルフリー、血液ベースの大腸癌（CRC）スクリーニング技術を開発すること。
患者から得た184の血清サンプルを用いて記録したラマンスペクトルを用いた。記録されたラマンスペクトルをトレーニングデータとして使用することで、機械学習に基づくブーストツリーCRC予測モデルを構築することができた。CRC、腺腫、過形成ポリープの一般化R2値は、それぞれ0.9982、0.9630、0.9962であった。