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阿尔茨海默病中调节CSF Tau生物标志物的β-淀粉样依赖和-独立遗传途径

Atul Kumar,Shorena Janelidze,Erik Stomrud,塞巴斯蒂安Palmqvist,奥斯卡·汉森,Niklas Mattsson-Carlgren,阿尔茨海默氏病神经成像计划
第一次出版2022年5月31日 DOI: https://doi.org/10.1212/WNL.0000000000200605
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摘要

背景及目标β-淀粉样蛋白(Aβ)和可溶性磷酸化tau (P-tau)的异常代谢以及神经退行性变是阿尔茨海默病(AD)的关键组成部分，但目前尚不清楚这些不同的过程与AD的遗传危险因素有何关系。

方法在瑞典BioFINDER研究中，我们测试了AD的先验定义多基因风险评分(PRSs)之间的相关性(不包括单核苷酸多态性[SNP])APOE以及脑脊液中的生物标志物(总tau [T-tau]和P-tau181;Aβ1-38、Aβ1-40、Aβ1-42和Aβ1-42/1-40;认知未受损(CU)患者(n = 751)，轻度认知障碍(MCI)患者(n = 212)和AD痴呆患者(n = 150)。结果在777例阿尔茨海默病神经成像计划数据集中得到验证(AD = 119, MCI = 442, CU = 216)。

结果snp显著的PRSsp< 5e-03(~ 1742个变异)与CSF P-tau181较高相关(β = 0.13，p= 5.6e-05)和T-tau (β = 0.12，p= 4.3 e-04)。PRS和tau测量之间的关联部分减弱，但在调整Aβ状态后仍然显著。Aβ病理介导了该PRS对tau水平的影响的37%。鉴定并鉴定了PRS的a β依赖亚群和a β不依赖亚群。PRSs和CSF Aβ生物标志物之间也存在名义意义上的关联，但在多次比较校正后则不存在。PRSs和CSF NfL之间无相关性。

讨论引起AD的遗传途径通过a β依赖性和a β非依赖性机制与可溶性tau水平的改变有关，这可能与抗tau药物的开发有关。

术语表

一个β＝
β淀粉样蛋白；
广告＝
阿尔茨海默病；
ADNI＝
阿尔茨海默病神经成像倡议；
铜＝
认知未受损伤的；
GWAS＝
全基因组关联研究；
加＝
小等位基因频率；
MCI＝
轻度认知障碍；
国家橄榄球联盟＝
神经丝的光；
小灵通＝
多基因危害评分；
PRS＝
多基因风险评分；
P-tau＝
磷酸化τ；
质量控制＝
质量控制；
单核苷酸多态性＝
单核苷酸多态性；
T-tau＝
总τ

阿尔茨海默病(AD)是最常见的神经退行性疾病，其特征是β-淀粉样蛋白(Aβ)斑块的积累，tau蛋白缠结，1神经退化和认知能力丧失。2,-,4利用脑脊液和血浆中的生物标志物可以监测AD的不同病理生理过程。5,6

一些遗传、行为和环境的影响会影响AD的风险。少数病例具有孟德尔遗传趋势，常因Aβ代谢改变而导致症状早期发作，7但对大多数患者来说，遗传倾向更为复杂。8最常见的遗传风险因素是APOE的基因,9这被认为主要是通过调节Aβ的积累来增加AD的风险。10此外，全基因组关联研究(GWASs)已经确定了与AD痴呆风险影响有关的其他单核苷酸多态性(SNPs)。然而，目前尚不清楚AD中哪些不同的关键病理生理过程主要受到许多对AD风险具有低或中等效应的snp的影响。

个体对疾病风险的影响较小的多种遗传风险变异体可合并为多基因风险评分(PRSs)。这已被用于预测具有复杂特征的神经系统疾病的概率，如精神分裂症和双相情感障碍。11这些分数结合了全基因组知识，通过表明几个小影响大小的变体具有累积的、非乘法效应，来弥补特定性状中发现的表型异质性。

这项研究的目的是测试AD的遗传风险因素之间的关系APOE)和反映Aβ、可溶性磷酸化tau (P-tau)代谢异常和神经退行性变的生物标志物，以使用CSF生物标志物作为相关大脑变化的代理来了解AD病理生理学的不同方面。我们根据最近一项主要的AD荟萃分析(包括21,982例晚发AD病例和41,944例认知正常对照组)的结果，使用了先验定义的PRSs。12并在一组认知未受损(CU)个体以及轻度认知障碍(MCI)和AD痴呆患者中进行了测试。此外，我们在阿尔茨海默病神经成像计划(ADNI)数据集中验证了我们的发现。

方法

标准方案批准、注册和患者同意

瑞典隆德地区伦理委员会批准了BioFINDER研究。所有参与者均给予书面知情同意。所有相关地点的当地伦理委员会在ADNI中给予了伦理批准。

研究参与者

该研究包括751名CU老年人、212名MCI患者和149名AD痴呆患者，这些患者来自瑞典BioFINDER样本(临床试验编号:751。NCT01208675)，13可获得年龄、教育程度、性别和生物标志物数据的患者。之前已经提供了招聘的细节，14,15并且补充包含了额外的信息。根据研究指南，16CU组包括正常对照组(N = 569)和主观认知衰退患者(N = 182)。

验证样本

我们从ADNI(使用ADNI-1、ADNI- go和ADNI-2阶段)验证了参与者(CU、MCI和AD)的部分发现。17欧洲血统的986名ADNI参与者(AD = 186, MCI = 510, CU = 290)可获得CSF总tau (T-tau)， P-tau181和Aβ1-42生物标志物数据(补充包含其他信息)。为了防止由于GWAS发现样本和目标样本的非独立性而导致的过拟合，209名ADNI参与者是发现样本的一部分12(用于生成PRS)在PRS估计之前被省略，导致最终样本为777人(AD = 119, MCI = 442, CU = 216)。

基因分型与遗传资料的制备

使用Illumina平台GSA-MDA v2进行基因分型。质量控制(QC)在受试者和SNP水平按照既定的协议进行。18基于人的QC包括芯片推断和自我报告的性别、呼叫率(1%截止)和强烈杂合度之间的一致性。此外，高质量变异(常染色体，双等位变异，Hardy-Weinberg平衡p> 5e-08，小等位基因频率[MAF]≥5%，>调用率99%)。ADNI参与者也采用了类似的QC。补充提供了更多关于遗传数据的归责和质量控制的信息。

液体生物标志物

脑脊液处理遵循结构化的分析前程序。19如前所述，CSF Aβ肽(包括Aβ1-42、Aβ1-40和Aβ1-38)、T‐tau和P‐tau181使用Euroimmun免疫测定法(Euroimmun AG, Lübeck，德国)进行分析。20.病理Aβ状态定义为CSF Aβ1-42/Aβ1-40 >0.091。21采用敏感夹心ELISA法测定脑脊液神经丝光(NfL)浓度(NF-light ELISA试剂盒;如前所述，UmanDiagnostics AB, Ume，瑞典)。22,23

在ADNI中CSF样本的收集和处理在其他地方有描述。24简而言之，在费城宾夕法尼亚大学生物标志物研究实验室，根据试剂盒制造商的初步说明和以前的研究中所述，使用Elecsys免疫分析法测量了ADNI中的CSF T-tau, P-tau181和Aβ1-42。25

多基因得分计算

利用每个SNP的加权效应，使用PLINK2确定PRS。26使用PLINK的聚类函数和r2在PRS估计之前，在1,000 kb对上< 0.1。APOE是AD最广为人知的危险因素，在基因位点周围区域存在高度的连锁不平衡。因此，在为AD生成PRS时，snp在APOE区域(chr19:44400000 - 46500000;GRCh37/hg19组装)从数据集中被省略。此外，还要测试如何APOE状态可能会影响所识别的PRS的重要性，我们还生成了包含APOE区域变体。为了定义AD的PRS，我们使用了已发表的GWAS研究中公开的汇总统计数据(与BioFINDER数据集不重叠)。12确定可接受p-value阈值，我们在一个值范围内迭代(p< 0.05到p< 5e-08)来生成PRS1-7模型(例如，PRS1包括在p< 0.05;详见方法，links.lww.com/WNL/C22)．

tau特异性的不依赖Aβ与依赖Aβ的PRS变异的鉴定

我们使用启发式方法生成与tau生物标志物相关的PRS组件，独立于a β，依赖于a β。为此，我们首先创建了“n”个不同的PRS (n =完整PRS中的变量数量)，删除一个特定的变量[“i”]，留下“n−1”个变量。我们接下来测试了这些修剪后的PRSs对tau生物标志物的影响是否由Aβ状态介导。剪枝后的PRSs按照的升序排列p自变量(PRS)与Aβ的相关性值(在没有第i个变量的情况下，顶部PRS与Aβ的相关性最强)。使用这个排序的变体列表，我们重新创建了“n”个不同的PRS，其变体数量递增(第一个PRS只包括顶部的变体，第二个PRS有前2个变体，第三个PRS有前3个变体，等等)，并再次使用中介分析来测量每个新的日益复杂的PRS对由Aβ状态介导的tau生物标志物的影响有多大。这种方法识别出了与tau生物标记物具有强关联的新型PRSs，这些标记物是a β独立的。我们采用了类似的方法来识别依赖于a β对tau生物标志物有影响的新型PRSs，方法是重复该过程，但按降序排列变体pPRS与Aβ的相关性值。

统计分析

我们使用线性回归模型来研究PRSs与生物标志物水平的关系。生物标志物是基于排名的反正态变换，并在线性回归模型中用作因变量，调整协变量的年龄，性别，教育程度，APOEε4和ε2计数为(0,1,2)[不包括包括APOE区域变异的PRS]，简易精神状态检查，以及整个基因型数据主成分分析的前10个主成分。此外，对二分类的生物标志物(包括相同的协变量)使用逻辑回归模型进行PRS。

我们使用自举技术来评估中介分析中的间接效果(n = 1000个自举样本)。每组关联分析都使用Bonferroni校正对家庭错误率进行校正。联想以下一个Bonferroni纠正p0.05为显著值。所有统计分析均采用R编程(4.0.2版本)进行。

数据可用性

如果数据传输符合欧盟关于一般数据保护法规的立法以及瑞典伦理审查机构和区域Skåne的决定，则应合格学术研究者的要求，匿名BioFINDER数据将被共享，其唯一目的是复制文章中提出的程序和结果，这应在材料传输协议中进行规定。

用于生成阿尔茨海默病PRS的全基因组汇总统计数据可从国家阿尔茨海默病衰老遗传学数据存储站点下载，该站点是NIA/ nih批准的合格访问数据存储库NG00075．对于ADNI数据:数据存储在LONI数据库中(公开可用)。27

结果

研究人群的人口学信息总结在表1．此外，不同生物标志物的可用样本量(基于诊断组)载于表1 (links.lww.com/WNL/C21)．

查看该表:
表1

BioFINDER研究参与者的基线人口统计数据

PRS和Tau测量之间的关联

我们首先测试了PRS(不包括APOE区域变体[非APOE-PRS])和CSF T-tau和P-tau181在BioFINDER研究人群中。PRS2(包括1742个snp，在pAD痴呆的原始GWAS与对照组相比< 5e-0312)显示与脑脊液T-tau (p= 4.3e-04)和CSF P-tau181 (p= 5.6 e-05)。其次是PRS4(包括63个snpp< 5e-05)显示与CSF T-tau显著相关(p= 7.8e-03)和CSF P-tau181 (p= 1.3 e-02)。此外，PRS3(包括279个snp)在p< 5e-04)和PRS7(其中12个snp在p< 5e-08)与T-tau蛋白显著相关(p= 9.9e-03和1.4e-02)，而PRS5(包括31个snp在p< 5e-06)， PRS6(包括19个snp在p< 5e-07)， PRS7与CSF P-tau181显著相关(p= 3.1e-02, 5e-02, 5.1e-03) (图1；表2和表3，links.lww.com/WNL/C21)．

图1
图1 PRSs和Tau测量之间的关系

x轴表示7个不同的PRS模型p根据GWAS汇总统计值(PRS1≤0.05,PRS2≤5e-3, PRS3≤5e-4, PRS4≤5e-5, PRS5≤5e-6, PRS6≤5e-7, PRS7≤5e-8)确定阈值。模型根据年龄、性别、教育程度、基线MMSE、APOEε2和ε4计数，并从全组基因型数据的主成分分析中得到前10个主成分。y轴表示负对数p具有不同tau度量的PRS模型之间关联的显著性值。每个柱状图顶部的值显示了关联的效应大小(β系数)。水平虚线显示p值阈值为0.05。*这些PRSs在Bonferroni校正后显著p值< 0.05。GWAS =全基因组关联研究;MMSE =迷你精神状态检查;PRS =多基因风险评分。

我们还测试了CSF T-tau和P-tau181与PRS之间的关联，包括APOE区域变体(APOEprs)。所有PRSs均与T-tau显著相关，P-tau181与ap值<1.2e-05(表2和表3，links.lww.com/WNL/C21)．

PRS与Aβ测量值的相关性

接下来，我们在BioFINDER中测试了PRS与Aβ生物标志物测量值(Aβ1-38、Aβ1-40、Aβ1-42和Aβ42/Aβ40比值)之间的相关性。由于a β42/ a β40的双峰分布，因此将其用作二分变量而不是连续变量。20.非APOEPRS2和PRS4名义上与Aβ42/Aβ40有显著相关性，但Bonferroni校正后无显著相关性(图2；eTables 4 - 7,links.lww.com/WNL/C21)．

图2
图2 PRSs与Aβ测量值的关系

x轴表示7个不同的PRS模型p根据GWAS汇总统计值(PRS1≤0.05,PRS2≤5e-3, PRS3≤5e-4, PRS4≤5e-5, PRS5≤5e-6, PRS6≤5e-7, PRS7≤5e-8)确定阈值。模型根据年龄、性别、教育程度、基线MMSE(不考虑截距)、APOEε2和ε4计数，并从全组基因型数据的主成分分析中得到前10个主成分。y轴表示负对数p值显示与不同β-淀粉样蛋白测量的PRS模型相关的显著性。每个柱状图顶部的值显示了关联的效应大小(β系数)。对于负效应大小，柱形颠倒。CSF a β42/ a β40被用作这里的二分变量(1 = a β阳性)。水平虚线显示p值阈值为0.05。Aβ = β-淀粉样蛋白;MMSE =迷你精神状态检查;PRS =多基因风险评分;P-tau181 =磷酸化的tau181;T-tau =总的tau。

所有的APOE-PRSs与Aβ1-42和Aβ42/Aβ40比值有显著相关性(p< 6.2e-09和p分别< 1.2e-05)。然而，两者之间没有显著的相关性APOE-PRSs和Aβ1-38和Aβ1-40(表4-7，links.lww.com/WNL/C21)．

PRS和NfL之间的联系

在测试的非APOE-PRSs和CSF NfL水平。然而，我们发现所有的APOE-PRSs与CSF NfL显著相关(p< 2.8e-02)(表8，links.lww.com/WNL/C21)．

针对Aβ状态调整的PRS和Tau测量之间的关联

为了测试与tau测量值的PRS关联是否依赖于Aβ，我们重新分析了与tau测量值的显著非相关APOE-PRSs，同时在BioFINDER中调整CSF Aβ42/Aβ40的比例。PRS2仍与CSF T-tau显著相关(p= 1.4e-02)和P-tau181 (p= 7.3e-03) (图3；表9和10，links.lww.com/WNL/C21)，但在调整Aβ状态后，关联的强度和显著性水平减弱。因此，我们进行了一项中介分析，以确定a β在多大程度上介导了PRS2的影响APOE-PRS预测CSF P-tau181)对CSF P-tau181水平的影响，这是一种被充分研究的AD中可溶性tau代谢改变的生物标志物。28因此，PRS2与CSF P-tau181水平之间的关联部分(37%)是由a β阳性介导的(图4；eTable 11)。我们还发现PRS4和CSF P-tau181之间的相关性是40%，由Aβ阳性介导(表11)。

图3
图3 根据脑脊液Aβ42/Aβ40比值调整的显著PRSs与Tau测量值之间的关系

x轴显示了不同的PRS模型(该分析仅包括未根据CSF Aβ42/Aβ40比值进行调整时与tau测量显著相关的模型，图1)．模型根据年龄、性别、教育程度、基线MMSE(不考虑截距)、APOEε2和ε4计数，并从全组基因型数据的主成分分析中得到前10个主成分，以及CSF Aβ42/Aβ40比值。y轴表示负对数p具有不同tau度量的PRS模型之间关联的显著性值。每个柱状图顶部的值显示了关联的效应大小(β系数)。水平虚线显示p值阈值为0.05。*在调整CSF Aβ42/Aβ40比值和Bonferroni校正后，这些PRSs显著p值< 0.05。Aβ = β-淀粉样蛋白;MMSE =迷你精神状态检查;PRS =多基因风险评分;P-tau181 =磷酸化的tau181;T-tau =总的tau。

图4
图4 PRS、Aβ状态与CSF P-tau181的介导作用分析

以PRS2作为CSF P-tau181的预测因子，通过a β状态进行中介分析。该图包括以下标准化回归系数:a, PRS对a β的影响;b, Aβ对脑脊液P-tau181水平的影响;c, PRS与CSF P-tau181水平之间的直接关联;c′，调整Aβ后，PRS与CSF P-tau181水平之间的关系;c-c'，对CSF P-tau181水平的介导作用(有%的介导作用)。Aβ = β-淀粉样蛋白;PRS =多基因风险评分;P-tau181 =磷酸化的tau181。

基于临床状况的分层分析

我们进行了亚组分析，以测试CU、MCI和AD组中PRS和CSF生物标志物水平之间的相关性。在CU中，非APOE-PRS2与CSF T-tau显著相关(p= 2 e-02;eTable 12日links.lww.com/WNL/C21)及P-tau181 (p= 6.5 e 03;eTable 13)。没有一个非APOE-PRSs在任何组中均与CSF a β生物标志物或NfL显著相关(表14-18)。

的APOE-PRS2至PRS7在CU和MCI组中与CSF T-tau显著相关(p< 1.8e-06和p分别< 2e-02;eTable 12日links.lww.com/WNL/C21)， P-tau181 (p< 4.2e-06和p分别< 4.1e-02;表13)，Aβ1-42 (p< 8.4e-05和p分别< 1.2e-02;表14)和Aβ42/Aβ40比值(p< 2e-06和p分别< 7.6e-04;eTable15)。APOE-PRS1与脑脊液Aβ1-42相关(p= 3 e-02)。我们没有发现任何显著的相关性APOE-PRSs和CSF Aβ1-38, Aβ1-40和NfL(表16-18)。

分层分析的基础APOE-ε4状态

我们进行了另一次分层分析APOE-ε4状态(阴性= 0个ε4等位基因;阳性= 1-2个ε4等位基因)。在APOE-ε4阳性组，PRS2-7与CSF T-tau显著相关(p< 1.2e-03[非APOEprs)和p< 1.4e-03 [APOEprs);eTable 19日links.lww.com/WNL/C21)及P-tau181 (p< 1e-02[非APOEprs)和p< 3.6e-05 [APOEprs);eTable 20)。APOE-PRS1与CSF P-tau181显著相关(p= 4.7e-03)APOE-ε4正基。在APOEε4阴性组，只有PRS2与CSF T-tau显著相关(p= 3.1e-03[非。APOEprs)和p= 4.2e-03 [APOEprs);表19)及P-tau181 (p= 4e-04[非APOEprs)和p< 1.4e-03 [APOEprs);eTable 20)。

在APOE-ε4正基，APOE-PRS2至PRS7与CSF Aβ1-42显著相关(p< 1.5 e 03;eTable 21日links.lww.com/WNL/C21)和Aβ42/Aβ40比值(p< 2.9 e 03;eTable 22)。PRS1与CSF Aβ1-42显著相关(p= 1.2e-02[非。APOEprs)和p= 9.9e-05 [APOEprs);eTable 21)。非APOE-PRS4至PRS6与Aβ42/Aβ40比值显著相关(p< 3.8 e-02;eTable 22)。

在APOE-ε4 -基，非APOE-PRS2与Aβ42/Aβ40比值显著相关(p= 3.1 e-02;eTable 22日links.lww.com/WNL/C21)．然而，在分层分析中，任何PRSs与CSF Aβ1-38、Aβ1-40和NfL之间均无显著相关性(表23-25)。

Tau蛋白特异性和Aβ无关的PRS变异

上述结果表明，Aβ病理在一定程度上调控了PRS2对CSF P-tau181的影响。我们假设这个非APOE-PRS可能是异质的，某些遗传成分通过Aβ病理的聚集发挥其影响，而其他遗传成分独立于Aβ病理对tau代谢起作用。我们调查了非APOE-PRS2(由1742个变体组成)使用启发式技术(参见方法部分)。我们发现，与完整的PRS2相比，853个变异的PRS缺失增强了PRS和Aβ之间的关联(步骤1)。我们还发现，与完整的PRS2相比，890个变异的PRS缺失削弱了PRS和Aβ之间的关联(表26，links.lww.com/WNL/C21)．将这些PRSs按升序排列p我们重新创建了不同的PRS，每个PRS的变体数量都是递增的(步骤2)。我们确定了79个其他的PRS模型(随着成分数量的增加)，其中Aβ(对CSF P-tau181)没有显著的中介作用。然而，这些PRSs仍能显著预测CSF P-tau181(无论是在调整Aβ时还是在未调整时)。在这79个PRS模型中，一个包含1683个变体的模型(prs2 - inclo -1683)被确定为最佳的a β独立子集，因为当调整a β时，它对CSF P-tau181的效应大小没有任何差异(β = 0.08，p= 2.3e-03)，未调整时(β = 0.08，p= 7.5e-03)(表27)。

最后，为了确定可能通过a β作用于CSF P-tau181的PRS子集，我们构建了一个包含与不依赖a β的PRS不重叠的变体的PRS。该PRS模型(prs2 - r - inclo -19)包括19个不属于任何a β独立-PRS的变体(表28，links.lww.com/WNL/C21)．我们称这种PRS模型为“独家依赖a β的PRS模型”。该模型对a β(中介物)的影响非常相似(β = 0.14，p= 6.6e-21)和CSF P-tau181(未调整Aβ) (β = 0.15，p= 7.3 e-07)。校正Aβ后，模型对脑脊液P-tau181的影响显著降低且不显著(β = 0.02，p= 5.7e-01)，支持所含成分通过Aβ的积累影响CSF P-tau181。

此外，我们测试了一个模型，“prs2 - inclo -1683”和“PRS2-R inclo -19”作为CSF P-tau181的预测因子，以及之前使用的协变量。研究发现，在未调整Aβ状态时，这两种PRSs均与CSF P-tau181显著且独立相关(prs2 - inclc -1683: β = 0.08，p= 4.9 e 03;prs2 - r - inclo -19: β = 0.15，p= 5 e-07)。在调整Aβ状态的分析后，prs2 - r - inclo -19(正如预期的那样)失去了与CSF P-tau181的相关性(β = 0.02，p= 5.2e-01)，而prs2 - inclc -1683与CSF P-tau181的相关性没有变化(β = 0.08，p= 2.2e-03)(表29，links.lww.com/WNL/C21)．

ADNI中的验证

我们在ADNI的一个独立数据集中复制了我们的发现，使用777个欧洲血统的CU、MCI和AD样本。PRS5(包括29个snpp< 5e-06)与脑脊液T-tau (p= 4.7e-03)和CSF P-tau181 (p= 1.9e-03)后应用Bonferroni校正进行多次比较。其次是PRS4(包括80个snpp< 5e-05)，显示与CSF T-tau显著相关(p= 3.7e-02)和CSF P-tau181 (p= 3.8e-02) (图5；表格30和31，links.lww.com/WNL/C21)．PRS7(包括10个snp在p< 5e-08)与CSF Aβ1-42显著相关(p= 3.6e-02)(图1，links.lww.com/WNL/C23；eTable 32)。PRS2(包括2185个snpp< 5e-03)，与BioFINDER tau检测相关，与ADNI tau检测无显著相关性(CSF T-tau [p= 9e-01]和CSF P-tau181 [p= 9.2e-01])(表30和表31)。

图5
图5 BF和ADNI中PRSs与Tau测量值相关性的比较结果

x轴表示7个不同的PRS模型p根据GWAS汇总统计值(PRS1≤0.05,PRS2≤5e-3, PRS3≤5e-4, PRS4≤5e-5, PRS5≤5e-6, PRS6≤5e-7, PRS7≤5e-8)确定阈值。模型根据年龄、性别、教育程度、基线MMSE、APOEε2和ε4计数，并从全组基因型数据的主成分分析中得到前10个主成分。y轴表示负对数p具有不同tau度量的PRS模型之间关联的显著性值。每个柱状图顶部的值显示了关联的效应大小(β系数)。水平虚线显示p值阈值为0.05。*这些PRSs在Bonferroni校正后显著p值< 0.05。Aβ = β-淀粉样蛋白;阿尔茨海默病神经成像倡议;BF = BioFINDER;MMSE =迷你精神状态检查;PRS =多基因风险评分;P-tau181 =磷酸化的tau181;T-tau =总的tau。

我们还测试了PRS与tau测量的相关性，同时调整了CSF Aβ1-42，以确定显著PRSs (PRS4和PRS5)的相关性是否独立于Aβ。我们观察到这种关联有名义上的增加p- PRS4和PRS5与CSF T-tau (p分别为4.5e-02和6.7e-03)和P-tau181 (p分别为4.6e-02和2.8e-03)。尽管如此，在Aβ调整和未调整的分析中，效应量保持不变(图2，links.lww.com/WNL/C23；表33和34，links.lww.com/WNL/C21)，表明ADNI参与者的PRS4和PRS5是tau特异性的，独立于Aβ。

此外，我们还进行了中介分析，以确定a β对PRS4的中介程度，预测ADNI中CSF P-tau181的水平。我们的结果表明，PRS4与ADNI中CSF P-tau181水平之间的关联不受Aβ阳性的调节(图3，links.lww.com/WNL/C23；eTable 35岁links.lww.com/WNL/C21)．该分析进一步证实，ADNI参与者的PRS4是tau特异性的，独立于Aβ。

讨论

我们调查了从CU到MCI和AD患者的队列中，先天定义的AD的PRSs(特征是对比AD痴呆与对照组)是否与不同水平的AD相关流体生物标志物相关。我们的主要发现是PRSs(超过APOE区域变异)与较高水平的CSF tau生物标志物(对相对包容性的PRSs影响最大)相关，而不是与Aβ和神经退行性变的生物标志物相关。当按临床状态分层时，CU组和MCI组也是如此。综上所述，这些发现表明AD相关的PRS模型与AD的病理生理变化有关，包括tau代谢的改变，如tau的神经元产生和分泌增加。

PRS分析显示，总体上更大负荷的ad相关遗传风险因素之间存在显著关系APOE，并增加CSF T-tau和P-tau181。这些结果表明，PRSs中包含的遗传特征在tau代谢中调节AD的发病机制。最近的发现29,30.表明可溶性P-tau(血浆或脑脊液)与Aβ病理密切相关，并介导Aβ对tau缠结的影响。因此，tau蛋白的产生、磷酸化或分泌增加(由Aβ引起)可能对tau蛋白缠结的发展以及随后的神经退行性变至关重要。我们的研究结果显示，ad相关的PRS与P-tau升高有很强的相关性。这一遗传证据表明，细胞外tau蛋白水平的升高可能是AD的重要药物靶点。

我们还观察到，在调整Aβ42/Aβ40后，PRS和tau标记物(CSF T-tau和P-tau181)之间的关联仍然存在。这表明，PRS中的遗传风险因素通过部分独立于Aβ病理的机制影响tau代谢。我们甚至分离出一个似乎完全独立于a β的PRSs子集(prs2 - inclc -1683)。这些发现可能提示不同的潜在生物学机制，可以分别靶向影响和预防Aβ和tau的病理代谢。此外，由于AD的病理改变开始于临床表现前15-20年31临床试验越来越多地关注早期，甚至是临床前疾病阶段，32这种机制可能也与那些只有轻度或没有认知障碍的人的早期目标有关。

我们在PRS和AD生物标志物方面的研究结果扩展了之前研究结果有些复杂的领域的知识。像我们一样，一些研究发现了PRSs(或多基因危险评分，PHSs)和AD生物标志物之间的关联。在ADNI队列的近期分析中，AD的PHSs与CSF T-tau和P-tau181相关33等离子体P-tau18134这些联系是独立的APOE．其中一项研究33还报道了小灵通和CSF a β之间的名义关联水平。另一项针对CU和MCI个体的研究发现小灵通与脑脊液Aβ和脑脊液T-tau有关。35这些结果与我们关于PRS和脑脊液生物标志物之间的关系的结果具有可比性并支持我们的结果。一项针对来自4个欧洲队列的MCI患者的PRS研究也报告了与我们使用CSF Aβ、T-tau和P-tau181相似的发现。36在一项仅针对AD患者的研究中报道了PRS与CSF T-tau和P-tau181之间的关联，但同一研究无法建立与a β的关联(对于没有AD的PRS患者而言)APOE)．37一项使用欧洲医学信息框架阿尔茨海默病多模式生物标志物发现数据的研究报告了PRS与脑脊液Aβ1-42显著相关，但与脑脊液T-tau和P-tau水平无关。38一项基于痴呆前期(MCI)参与者样本的研究显示，与脑脊液Aβ1-42有显著相关性，与脑脊液T-tau和P-tau的相关性极小，这与现有的证据相一致，即与Aβ测量相比，T-tau和P-tau是较晚的AD标志物。39澳大利亚对衰老的成像、生物标志物和生活方式研究显示，在一个较小的样本(570例CU患者和73例AD痴呆患者)中，PRS与CSF T-tau、P-tau或a β水平之间没有相关性，40可能是因为样本中患有AD病理的个体较少。研究之间的一些差异可能反映了检测效果的统计能力不同。

在某些情况下，这可能是由生物标志物水平范围有限的过度同质人群所驱动的。疾病阶段的差异，有时甚至包括PRSs中snp的差异，是不同队列中不同结果的其他潜在解释。然而，总而言之，从临床前到MCI和痴呆阶段的全方位AD的有力研究似乎表明，AD相关的PRSs与反映异常tau和Aβ代谢的生物标志物变化相关。然而，一些生物标记物似乎不受SNPs的强烈调控APOE区域)，这从包含和排除产生的PRS模型的关联比较结果可以明显看出APOE区域变体。然而，相同的生物标志物显示出与使用PRS模型产生的更强的关联(完整的以及临床状态的分层分析)APOE区域变体。

AD中Aβ和tau病理之间的确切关系尚不清楚。我们的分析确定了部分不依赖a β的tau病理遗传途径。然而，其他研究表明tau介导Aβ毒性，例如，通过其氨基末端投影域与Fyn激酶相互作用。41这可能开启了一种假设的可能性，即病理性tau可以介导风险基因和a β病理之间的关系。然而，由于我们没有发现任何显著的相关性之间的非APOE-PRSs和CSF Aβ(当校正多重比较时)，我们无法测试tau是否介导基因对Aβ的影响。为此可能需要更大规模的研究或专注于特定相关基因的研究。

我们发现最可靠的结果是非APOE并对PRS2和2种限制性PRSs (a β-独立- prs和a β-依赖- prs)的基因富集进行了详细分析(详细结果和讨论在eMethods中，links.lww.com/WNL/C22；eTables 36-44,links.lww.com/WNL/C21；eFigures 4 - 7,links.lww.com/WNL/C23)．基因本体(生物过程)术语“淀粉样蛋白- β清除”在整个PRS2中富集，但在受限制的a β独立-PRS中没有富集，进一步证实该受限制的PRS可能是tau特异性和a β独立的。

对于a β依赖的prs组，2个术语(“淀粉样斑块”和“淀粉样变”)明显富集。这两个术语的特别丰富的PRS支持我们的发现，涉及的基因有助于异常的Aβ形成。这些结果证实并加强了使用这一PRS来研究a β依赖的遗传效应(超出a β依赖的遗传效应)APOE)对tau代谢的影响。

虽然我们不能建立任何联系之间的非APOE- prs和NfL之间的关系，最近的一项研究发现APOE无Aβ1-42病理的个体的-PRS和NfL。42我们的分析没有通过Aβ病理的测量进行分层。未来的研究可能会继续阐明PRS和NfL之间的关系。

使用独立ADNI队列，我们可以复制PRS4与CSF T-tau和P-tau181的关联，以及PRS5与CSF P-tau181的关联。重要的是，ADNI中的这些关联独立于Aβ状态，支持BioFINDER的发现，即调节CSF tau代谢的遗传途径在很大程度上独立于Aβ。然而，我们无法验证PRS2与tau测量的相关性。在ADNI中没有验证PRS2有几个可能的原因。首先，具有相同效应大小的变体在种群中可能具有不同的等位基因频率，这将导致异质等位基因替代效应。其次，PRS2具有很大的遗传多样性(在BioFINDER中使用1742个变体，在ADNI中使用2185个变体构建)，引入了变异性。第三，对数据集使用不同的基因中心基因分型平台可能会导致这种差异。另一种可能性是，两个队列中独特个体的变化和相对较小的样本量可能影响了归因后可用的高质量变体的总数。

我们的研究并非没有局限性。虽然BioFINDER队列具有CSF tau和Aβ生物标志物的稳健表型，但样本量相对较小。这可能是我们在AD和MCI组(样本量小于CU组)中无法检测到非apoe - prs2与CSF T-tau和P-tau181之间关联的原因之一。由于样本量小，我们只纳入MAF >0.05的基因变异。更大的样本量可以解释更罕见的snp，并使APOE或临床状态的发现分层更容易解释。这项研究也有优势。BioFINDER队列反映了连续招募的患者和健康对照人群，他们比试验样人群(如ADNI)选择较少，这支持了研究结果的广泛性。此外，使用先验定义的prs通过将许多snp集成到不同复杂性的少量指标中，部分克服了多次测试的问题。

总之，我们的研究结果扩展了关于AD遗传风险之间关系的知识APOE以及与ad相关的生物标志物。我们的分层分析基于APOE基因型的相关性较强APOE所有具有CSF生物标志物(CSF T-tau, P-tau181, Aβ1-42和Aβ42/Aβ40比值)的PRS均为ε4阳性组。这表明我们的基因发现与APOE-ε4无关。我们的研究结果表明，将PRS模型与生物标志物数据集成在一起，有望理解与疾病发展相关的遗传途径。未来的研究方向还包括检测SNPs、生物标志物水平和疾病阶段之间的相互作用，以了解SNPs如何在疾病发展的不同时间点影响疾病过程。遗传研究也可以使用纵向生物标志物数据进行。最后，虽然我们的研究结果主要指向群体水平的遗传效应，但未来的研究可能会测试特定的snp是否可以与生物标志物数据相结合，以改善临床实践和临床试验设计中患者的受试者水平管理。

研究资金

这项研究得到了瑞典研究委员会(2016-00906)、克努特和爱丽丝·瓦伦堡基金会(2017-0383;瓦伦堡分子医学中心新m.c奖学金)、隆德大学医学院(瓦伦堡分子医学中心新m.c奖学金)、地区Skåne(瓦伦堡分子医学中心新m.c奖学金)、玛丽安和马库斯瓦伦堡基金会(2015.0125)、隆德大学战略研究领域多园(帕金森病多学科研究)、瑞典阿尔茨海默基金会(AF-939932和AF-930655)、瑞典大脑基金会(FO2019-0326和FO2019-0029)、瑞典帕金森基金会(1280/20)、Skåne大学医院基金会(2020-O000028)、Regionalt Forskningsstöd(2020-0314)、Konung Gustaf V:s och Drottning Victorias Frimurarestiftelse、邦迪学院以及ALF协议下的瑞典联邦政府(2018-Projekt0279)。

信息披露

A. Kumar, S. Janelidze, E. Stomrud, S. Palmqvist和N. Mattsson-Carlgren没有披露。O. Hansson已获得AVID放射性制药、百健、礼来、卫材、GE医疗、辉瑞和罗氏的研究支持。此外，在过去的两年里，他还获得了AC Immune, Alzpath, Biogen, Cerveau和Roche的咨询/演讲费。去半岛投注体育官网Neurology.org/N全面披露。

附录1作者

表格

附录2合作人员

表格

脚注

  • 去半岛投注体育官网Neurology.org/N全面披露。作者认为相关的资金信息和披露(如果有的话)将在文章末尾提供。

  • ↵＊这些作者对这项工作做出了同样的贡献，并且是共同资深作者。

  • 文章处理费由作者出资。

  • 本文编写过程中使用的数据来自阿尔茨海默病神经成像计划(ADNI)数据库(adni.loni.usc.edu)．因此，ADNI内部的调查人员为ADNI的设计和实施做出了贡献和/或提供了数据，但没有参与本报告的分析或撰写。ADNI调查人员的完整列表可以在合作调查人员列表中找到links.lww.com/WNL/C24．

  • 提交并经外部同行评审。处理编辑是Linda Hershey，医学博士，FAAN。

  • 收到了2021年9月20日。
  • 最终接受2022年3月11日。

这是一篇开放获取的文章，根据创作共用署名许可4.0 (CC BY)它允许在任何媒介上不受限制地使用、传播和复制，前提是正确地引用原始作品。

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