Systems and methods for predicting treatment outcomes of immunotherapy using omics data of patient tumor samples are presented. Most typically, the omics data is processed to identify mutation signatures (especially APOBEC / POLE signatures), immune checkpoint expression, and MSI status as key indicators to predict immunotherapy treatment outcomes. Such a prediction advantageously integrates various parameters that would normally distort the prediction outcome when considered individually. [Selection] Figure 1患者の腫瘍試料のオミクスデータを使用する、免疫療法の治療結果を予測するためのシステムと方法を提示する。最も典型的には、オミクスデータを処理して、免疫療法の治療アウトカムを予測する主要な指標としての変異シグネチャー（特にＡＰＯＢＥＣ／ＰＯＬＥシグネチャー）、免疫チェックポイント発現、及びＭＳＩステータスを特定する。このような予測によって、通常なら個別に考慮した際に予測アウトカムをゆがめる様々なパラメータが有利に統合される。【選択図】図１
