バイオマーカー

科学分野:

• 神経画像
• アルツハイマー病研究
• バイオマーカー発見

背景:

• アルツハイマー病（AD）の予後は非常に変動しやすく、治療や患者のカウンセリングを複雑にしています。
• アミロイド（Aβ）およびタウ沈着の同様のレベルは、疾患の進行を均一に予測しません。
• AD患者のための標的療法の開発と正確な予後の提供には課題が存在します。

研究 の 目的:

• アルツハイマー病における将来のタウ蓄積のための予測イメージング指標を開発および検証すること。
• アルツハイマー病の予後予測における被験者固有の接続性の組み込みの効果を評価すること。
• グローバルなAβおよびタウ負荷を超えてアルツハイマー病の進行予測の精度を向上させること。

主な方法:

• リモートおよびローカルのAβ-タウ相互作用、および被験者固有の機能的および構造的接続性を統合したタウ病理指数（TPI）を開発しました。
• LASSOモデルとTPIコンポーネントを使用して、早期AD参加者の縦断的なタウ蓄積を予測しました。
• グループ平均コネクトームから導出されたTPIの予測精度と被験者固有のコネクトームから導出されたTPIの予測精度を比較しました。

主要な成果:

• 被験者固有のTPIは、縦断的なタウ蓄積の予測において、グループ平均TPIよりも有意に優れていました（p < 0.009）。
• TPIモデルは、従来のモデルと比較して、将来のタウ蓄積におけるバリアンスを30%多く説明しました。
• 両方のTPIモデルはタウ蓄積の有意な予測を示し、被験者固有の接続性はより強力な結果をもたらしました（r=0.8）。

結論:

• ベースラインAβ、タウ、および被験者固有の接続性を組み合わせたイメージング指標は、ADにおける将来のタウ蓄積を正確に予測します。
• この新しい指標は、アルツハイマー病の予後を改善するための有望なツールを提供します。
• これらの発見を確認するために、より大規模なコホートでのさらなる検証が進行中です。