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患癌儿童在接受治疗后会产生许多短期和长期的副作用，但与化疗暴露相关的DNA损伤程度尚不清晰。在此，研究人员使用突变特征来测量这种损伤，使用了来自多机构队列的全基因组测序肿瘤，这些队列统一收集了治疗剂量和总暴露量。化疗和放疗是复发儿童肿瘤中唯一的外源性诱变剂，并
患癌儿童在接受治疗后会产生许多短期和长期的副作用，但与化疗暴露相关的DNA损伤程度尚不清晰。在此，研究人员使用突变特征来测量这种损伤，使用了来自多机构队列的全基因组测序肿瘤，这些队列统一收集了治疗剂量和总暴露量。化疗和放疗是复发儿童肿瘤中唯一的外源性诱变剂，并且通常是DNA改变的主要来源。与未接受治疗的肿瘤相比，治疗后的癌症携带的私有特征数量是前者的近三倍，体细胞突变总负荷是前者的两倍。此外，不同化疗药物的诱变效应各不相同。基于铂类的治疗（研究人员将其相关特征数量增加了一倍多）在大多数患者中导致了最高数量的变异。使用治疗暴露日期来追踪治疗相关突变何时变得可检测，研究人员确定了铂类相关突变出现的最低阈值。值得注意的是，超过三分之一接受铂类药物治疗的患者在一年内显示出可检测的铂类特征。本研究为化疗在儿童癌症中作为肿瘤进化的特定驱动因素的关键诱变效应提供了基因组证据。这些数据突显了降低治疗强度的机会，以及未来在耐药克隆扩增前进行追踪的可能性。
儿童癌症生存率的显著提高在一定程度上是通过强化治疗实现的，但这往往以终生出现继发性影响为代价。暴露于基因毒性放疗和化疗会导致长期的慢性和心理并发症，包括生长激素缺乏、听力损失、肥胖、心脏毒性、生殖衰竭、内分泌系统紊乱、肺功能障碍以及认知能力的显著下降。总体而言，儿童癌症幸存者患严重或危及生命疾病的可能性是普通人的1.5至8倍。在治疗的众多不良反应中，特定继发性恶性肿瘤的发生带来了最大的相对风险。尽管化疗在继发性儿童癌症发生中的因果作用已经确立，但其对肿瘤复发和转移的影响仍不清楚。化疗可能与肿瘤基因组中发现的特征性突变模式相关，即突变特征。这些特征可能与患者对治疗的反应有关，因为要展现出这些特征，癌细胞必须在暴露的治疗中存活下来。因此，全面识别儿童癌症中的这些特征可以指导治疗决策。然而，过去的研究受到治疗后肿瘤样本数量少、使用靶向测序而非全基因组测序（WGS）以及缺乏化疗剂量和时间等关键细节的阻碍。由于这些原因，目前尚不清楚这些治疗相关的突变信号何时出现，儿童癌症中使用的许多化疗在基因组上留下了什么痕迹，或者它们是否具有组织特异性。
为了全面评估儿童癌症中与治疗相关的突变特征，研究人员分析了来自加拿大、澳大利亚和美国三个精确医学项目（KiCS、ZERO和MSK）的611个全基因组测序肿瘤样本。这些项目均招募患有预后不良癌症的儿童，研究人员结合高度整理的药物暴露细节，定义了儿童癌症中使用的每种主要化疗的诱变影响。研究发现，治疗后的肿瘤受到过去暴露的巨大影响，导致所有类型基因组变异的突变负荷更高。通过富集分析，研究人员发现了新的化疗特征关联，总体而言，四分之一的接受治疗的患者在开始治疗三年内显示出治疗特征。这些特征为未来早期检测耐药克隆和减少癌症治疗的负面长期影响提供了基础。本研究量化了化疗对复发儿童肿瘤的诱变效应，并得出了重要结论，这项研究成果已发表在《Nature》上。
主要关键技术方法
研究人员主要使用了以下关键技术方法：整合了来自三个国际精确医学前瞻性项目（包含611个全基因组测序肿瘤和来自544名患者的样本队列来源），通过回顾性提取患者医疗记录收集了超过3200个详细的治疗数据点；采用多种突变调用算法结合高深度测序以识别体细胞单核苷酸变异（SNV）、小插入缺失、结构变异（SV）和拷贝数改变（CNA）；利用SigProfilerExtractor工具基于非负矩阵分解从头提取突变特征，并将其与COSMIC已知特征进行分解对比；构建了调整年龄、性别和肿瘤纯度的逻辑回归模型并进行基于5000次排列的置换检验以分析治疗与特征的富集关联；对治疗后的样本进行RNA测序（RNA-seq）以分析耐药相关基因的差异表达；最后开发了基于随机森林等算法的集成机器学习分类器来探索常规特征之外的铂类相关基因组特征。
研究结果
综合队列中的治疗数据
研究人员分析了来自患有预后不良癌症的611个肿瘤基因组队列，收集了涵盖诊断、原发部位以及86种治疗暴露的详细信息，以确定治疗对儿童肿瘤的诱变影响。队列的中位诊断年龄约为8岁，包含了多种罕见和小众的儿童肿瘤类型。详细的临床重新注释显示，芥子气衍生物是最广泛使用的化疗药物类别，其次是蒽环类药物。一半接受治疗的儿童暴露于四种或更多不同的药物，这表明儿童肿瘤患者通常接受多药联合和高强度的治疗。
治疗后突变负荷增加
通过测量所有类型的突变，研究人员发现治疗后的晚期肿瘤突变负荷显著增加。治疗后的晚期肿瘤突变负荷几乎是未治疗原发肿瘤的两倍。相比之下，治疗后的原发性肿瘤突变负荷并未显著增加，这可能是由于治疗开始到样本采集之间的时间较短。这种治疗后突变负荷的增加在多种肿瘤类型中均可见，表明其并非组织特异性效应，尽管某些肿瘤类型的增幅更为显著。研究人员还在整个队列中编目了高置信度的驱动事件。
儿童癌症的特征多样性
全面的特征分析在儿童癌症队列中发现了65个COSMIC和29个非COSMIC的已知及新型突变特征。为了避免高突变负荷样本掩盖信号，研究人员对低负荷和高负荷样本进行了单独分析。结果显示，儿童肿瘤中实际存在的特征数量远超先前的认知，揭示了广泛的潜在诱变过程，这包括多个全新的双碱基置换和小插入缺失特征。
治疗驱动突变特征
研究发现，很大一部分突变特征仅在接受过治疗的肿瘤中出现。在低负荷肿瘤中，15个特征是治疗特有的，而没有任何特征是未治疗肿瘤特有的。在这些特征中，铂类药物是导致变异数量最多的主要诱变剂，其中9.68%的SBS归因于铂类药物的特征（SBS31和SBS35）。此外，研究还发现了与替莫唑胺（SBS11）、5-氟尿嘧啶（SBS17b）和硫嘌呤（SBS87）相关的特征。总体而言，保守估计约15.1%的点突变仅由这四种化疗药物引起。
治疗相关特征增加
在特征富集分析中，研究人员定义了已知特征对药物的特异性并发现了新的特征关联。除了已知的铂类特征外，研究还发现了两个新的铂类相关特征（DBS78H2和SBS288L5）以及一个替莫唑胺相关特征（SBS288L3）。此外，还有两个泛治疗特征与多种化疗药物相关。值得注意的是，奥沙利铂处理的样本主要表现出双碱基置换特征，而非其他单碱基特征。研究还在独立的成人数据集中验证了这些新型特征。
治疗特征迅速出现
由于铂类药物是最有效的诱变剂，研究人员利用治疗暴露日期追踪了突变出现的时间。结果显示，铂类相关突变最早在治疗开始后91天变得可检测，且需要至少1454个突变负荷。超过四分之一达到时间与负荷双阈值的肿瘤表现出铂类特征。这表明在此时间段之后，基因组中的铂类诱变足迹已经固定。
治疗特征追踪复发
通过测量一段时间内药物的突变渗透率，研究发现铂类药物对基因组的快速影响：在12个月内，35%接受铂类药物治疗的肿瘤表现出相关特征，在18个月内增加到48%。相比之下，其他治疗在12个月内仅有17%表现出相关特征。这种特征出现的加速尤其在转移性肿瘤中更为明显，其动力学曲线与儿童癌症的复发动力学相吻合。
铂类暴露导致不良预后
为明确特征与临床耐药的关联，研究人员分析了转录组数据和临床结果。RNA测序显示，铂类特征阳性的样本中，介导铂类解毒和外排的耐药基因（GSTA1和ABCC2）显著过表达。对独立队列临床结果的分析表明，携带铂类特征的患者预后显著较差，在再次接受铂类治疗时更容易出现疾病进展。同时，这些样本中还富集了预测铂类耐药的染色体不稳定性特征CX5。这提供了证据支持治疗诱导的突变特征与治疗耐药之间的关联。
通过机器学习识别铂类特征
针对缺乏常规铂类特征的暴露肿瘤，研究人员训练了一个集成机器学习分类器。结果显示，该分类器能高准确率区分特征阳性肿瘤。即使移除已知的铂类信号，模型性能仅下降约10%，这表明传统突变特征之外还存在额外的铂类相关基因组特征。该模型还成功推广并适用于成人铂类治疗肿瘤。
讨论与结论
本研究确定了在儿童癌症中发挥作用的69个不同的SBS、DBS和ID特征，比以往报道多出30个，并将已识别的铂类相关特征数量增加了一倍以上。研究得出结论：治疗后肿瘤的突变负荷显著更高，药物相关的改变是其最大来源；化疗和放疗是这些年轻患者肿瘤中唯一可检测到影响的外源性诱变剂。铂类药物的渗透率高于其他药物，且18个月内近半数铂类治疗肿瘤呈现特征阳性。此外，某些特征具有组织特异性。这些发现强调了先前治疗在定义儿童癌症复发时的关键作用，并突出了通过追踪耐药克隆来实现早期干预的重要临床意义。
