连续β-粉样体CSF/PET不平衡模型以捕捉阿尔茨海默病异质性
Sophie E Mastenbroek1, Arianna Sala1, David Vállez García1
1From the Department of Radiology and Nuclear Medicine (S.E.M., D.V.G., L.L., L.P., A.M.W., F.B., L.E.C.), Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam University Medical Center, location VUmc; Amsterdam Neuroscience (S.E.M., D.V.G., L.L., L.P., A.M.W., F.B., L.E.C.), Brain Imaging, the Netherlands; Clinical Memory Research Unit (S.E.M., G.S., O.H., R.O., L.E.C.), Department of Clinical Sciences Malmö, Lund University; Division of Clinical Geriatrics (A.S., M. Bucci, A.K.N., E.R.-V.), Center for Alzheimer Research, Department of Neurobiology, Care Sciences and Society, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden; Coma Science Group (A.S.), GIGA-Consciousness, University of Liège; Centre du Cerveau2 (A.S.), University Hospital of Liège, Belgium; Barcelonaβeta Brain Research Center (BBRC) (M.S., G.S., J.D.G.), Pasqual Maragall Foundation; IMIM (Hospital del Mar Medical Research Institute) (M.S., J.D.G.), Barcelona; Centro de Investigación Biomédica en Red de Fragilidad y Envejecimiento Saludable (M.S., J.D.G.), Instituto de Salud Carlos III, Madrid; Universitat Pompeu Fabra (M.S.), Barcelona, Spain; Brain Research Center (I.L.A.), Amsterdam, the Netherlands; IXICO (R.W.), London; Centre for Clinical Brain Sciences (C.R.), University of Edinburgh, United Kingdom; Ace Alzheimer Center Barcelona (M. Boada), Universitat Internacional de Catalunya, Spain; Networking Research Center on Neurodegenerative Diseases (CIBERNED) (M. Boada), Instituto de Salud Carlos III, Madrid, Spain; Alzheimer Center Amsterdam (P.J.V., R.O.), Neurology, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam UMC location VUmc; Amsterdam Neuroscience (P.J.V.), Neurodegeneration; Alzheimer Center Limburg (P.J.V.), School for Mental Health and Neuroscience, Maastricht University, the Netherlands; Division of Neurogeriatrics (P.J.V.), Department of Neurobiology, Care Sciences and Society, Karolinska Institutet, Stockholm, Sweden; Theme Inflammation and Aging (M. Bucci, A.K.N.), Karolinska University Hospital, Stockholm, Sweden; GE Healthcare (G.F.), Amersham, United Kingdom; Memory Clinic (O.H.), Skåne University Hospital, Malmö, Sweden; and Centre for Medical Image Computing (F.B.), and Queen Square Institute of Neurology, UCL, London, United Kingdom.
一个新的连续模型使用CSF和PET生物标志物量化了可溶和聚合形式之间的β-粉样蛋白 (Aβ) 不平衡. 这种Aβ-聚合得分揭示了疾病的异质性,并预测了认知轨迹.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 生物标志物发现发现
- 阿尔茨海默氏症疾病研究研究
背景情况:
- 脑脊液 (CSF) 和正子发射断层扫描 (PET) 的β-粉样蛋白 (Aβ) 生物标志物之间的差异可能表明不同的Aβ物种 (可溶或聚合).
- 之前的研究经常使用二进制切断值来确定CSF/PET Aβ不一致性,从而丢失了关于不平衡程度和潜在疾病异质性的信息.
研究的目的:
- 使用CSF和PET数据开发和验证一个连续模型来量化可溶性和聚合Aβ池之间的不平衡.
- 确定影响这种Aβ失衡的因素.
- 检查Aβ失衡测量与认知障碍或没有认知障碍的个体的认知轨迹之间的关联.
主要方法:
- 一个过度回归模型被应用到基线CSF-Aβ42和全球Aβ-PET数据从822个人 (ADNI队列).
- 获得了参与者特定的Aβ聚合得分,表示可溶性和聚合Aβ之间的平衡.
- 线性模型评估了贡献因素 (方法,人口,CSF生物标志物,血管负担),线性混合模型评估了与认知功能之间的预测关联. 验证是在一个独立的队列 (383个人) 中进行的.
主要成果:
- 连续不平衡模型在两个队列,CSF套件和PET追踪器中都显示出高匹配 (伪R2 = 0.94).
- Aβ-聚合得分与心室体积,性别,APOE-ε4载体,CSF p-tau和t-tau水平,基线执行功能和全球认知衰退有关.
- 关键的关联,包括APOE-ε4和CSF t-tau,在验证队列中得到复制.
结论:
- 一种新的连续模型使用CSF和PET生物标志物在独立队列中准确量化Aβ失衡 (可溶性与聚合性).
- Aβ-聚合得分反映了疾病异质性,与遗传因素 (APOE-ε4) 和与AD相关的CSF生物标志物相关,超出了方法影响.
- 该Aβ-聚合得分显示了作为一种持续测量,以了解疾病变异性和预测阿尔茨海默病的认知轨迹的潜力.


