A method and system for predicting in advance of treatment whether a cancer patient is likely, or not likely, to obtain benefit from administration of a yeast-based immune response generating therapy, which may be yeast-based immunotherapy for mutated Ras-based cancer, alone or in combination with another anti-cancer therapy. The method uses mass spectrometry of a blood-derived patient sample and a computer configured as a classifier using a training set of class-labeled spectra from other cancer patients that either benefitted or did not benefit from an immune response generating therapy alone or in combination with another anti-cancer therapy. Also disclosed are methods of treatment of a cancer patient, comprising administering a yeast-based immune response generating therapy, which may be yeast-based immunotherapy for mutated Ras-based cancer, to a patient selected by a test in accordance with predictive mass spectral methods disclosed herein, in which the class label for the spectra indicates the patient is likely to benefit from the yeast-based immunotherapy.암환자가 변이된 Ras-기반 암에 대한 효모-기반 면역요법일 수 있는 효모-기반 면역반응 발생 요법의 투여를 단독으로 또는 다른 항암 요법과 병용하여 이득을 얻을 수 있을 것 같거나 얻을 것 같지 않은지의 여부를 치료 전에 예측하기 위한 방법 및 시스템. 그 방법은 혈액-유래 환자 시료의 질량 분광분석법 및 면역반응 발생 요법을 단독으로 또는 다른 항암 요법과 병용하여 이득을 얻거나 얻지 않았던 암환자들 유래 등급-표지된 스펙트럼의 학습집단을 이용하는 분류기로 구성된 컴퓨터를 사용한다. 또한, 본원에 기재된 예측성 질량 스펙트럼법에 따른 시험에 의해 선택된 환자에게 변이된 Ras-기반 암에 대한 효모-기반 면역요법일 수 있는 효모-기반 면역반응 발생 요법을 투여하는 단계를 포함하는 암환자의 치료 방법이 개시되어 있고, 여기서 스펙트럼에 대한 등급 표지는 환자가 효모-기반 면역요법으로부터 이득을 얻을 것 같다는 것을 나타낸다.
