In the prediction result evaluation test for patients receiving breast cancer treatment regimen to predict whether or not to achieve a pathological complete response (pCR), the differential gene expression level information, TGF- signaling pathway It is generated for the input set of genes belonging to. Differential gene expression level information, a baseline gene expression level information from starting the breast cancer therapy regimen (71) Baseline Sample breast tumors of patients obtained before (70) to the patient, the 1 of bevacizumab doses is compared with gene expression level information of the reaction from the reaction samples of breast tumors obtained after starting the breast regimens (72) by administering to a patient. Prediction of pCR to the patient is calculated by the computer based on the differential gene expression level information with respect to the input set of genes belonging to the TGF- signaling pathway. How to develop prediction result evaluation test related it is also disclosed.乳癌治療レジメンを受けている患者が病理学的完全奏効(pCR)を達成するかどうかを予測するための予測結果評価テストにおいて、差次的遺伝子発現レベル情報が、TGF-βシグナル経路に属する入力遺伝子セットに対して生成される。差次的遺伝子発現レベル情報は、患者に対して乳癌療法レジメンを開始する(71)前に取得された患者の乳腺腫瘍のベースライン試料(70)からのベースラインの遺伝子発現レベル情報と、第1の用量のベバシズマブを患者に投与することによって乳癌療法レジメンを開始した後に取得された乳腺腫瘍の反応試料(72)からの反応の遺伝子発現レベル情報とを比較する。患者に対するpCRの予測は、TGF-βシグナル経路に属する入力遺伝子セットに対する差次的遺伝子発現レベル情報に基づきコンピュータで計算される。関連する予測結果評価テストの開発方法も開示される。
