该检测在 1,005 名非转移性 I 至 III 期卵巢癌，肝癌，胃癌，胰腺癌，食管癌，结直肠癌，肺癌或乳腺癌患者中进行了评估。 该检测的总体度中位数（即发现癌症的能力）为 70%，其范围从卵巢癌的 98% 至乳腺癌的 33%。对于目前不具备筛查检测的五种癌症（卵巢癌，肝癌，胃癌，胰腺癌和食管癌）而言，其度在 69% 至 98% 之间。
开发了该检测的算法的肿瘤和生物统计副教授 Cristian Tomasetti, Ph.D. 表示：我们的分类方法的一个新颖之处在于，它将观察 DNA 突变以及几种蛋白质表达水平的可能性结合起来，以得出最终的检测结果。该方法的另一个新颖之处在于它使用了机器学习来使检测能够在 83% 的患者中把肿瘤准确定位到很少的几个解剖部位。
虽然目前的检测还不能检测出每一种癌症，但是它能够检测到很多以前很可能不会被发现的癌症。德维希中心（the Ludwig Center）的联合主任，Clayton 肿瘤学教授兼霍华德休斯医学研究所（Howard Hughes Medical Institute）研究员 Bert Vogelstein, M.D.，表示：在大多数最具希望的癌症治疗方法中，很多是仅能使少数癌症患者获益。如果我们要在早期癌症检测方面取得进展，我们必须以更现实的方式进行研究，要认识到没有任何一种方法可以检测到所有的癌症。
为了确定 CancerSEEK 检测应该包括的分析物，研究小组使用了 30 多年来约翰霍普金斯大学德维希中心（Johns Hopkins Ludwig Center）的癌症遗传学研究数据，以及来自许多其它机构的数据：德维希中心是首个癌症遗传图谱的诞生地。
为了精确地确定在 CancerSEEK 检测中使用的 DNA 碱基的最佳数量，研究人员使用了基于收益递减原理的方法来使该检测包括那些对癌症检测确实有用的 DNA 标记物，并剔除了没有增益效果的 DNA 标记物，其结果是得到一个相对较小的高选择性 DNA 标记物组合。
医学，外科和放射学副教授，消化内科临床主任和多学科胰腺囊肿项目主任 Anne Marie Lennon, M.D., Ph.D. 说：最理想的状态是，癌症能够被尽早地检测出来，并且通过手术就可以治愈；即使是单纯手术无愈的癌症，在其疾病发展程度较低时，对治疗的反应也会更好。
