Summary

 Tau pathology is a hallmark of Alzheimer's disease (AD) but also occurs in normal cognitive aging. Using the tau PET agent ¹⁸F-AV-1451, we examined retention patterns in cognitively normal older people in relation to young controls and AD patients. Age and β-amyloid (measured using PiB PET) were differentially associated with tau tracer retention in healthy aging. Older age was related to increased tracer retention in regions of the medial temporal lobe, which predicted worse episodic memory performance. PET detection of tau in other isocortical regions required the presence of cortical β-amyloid and was associated with decline in global cognition. Furthermore, patterns of tracer retention corresponded well with Braak staging of neurofibrillary tau pathology. The present study defined patterns of tau tracer retention in normal aging in relation to age, cognition, and β-amyloid deposition. 

Video Abstract

SEE SARAZIN ET AL DOI101093/BRAIN/AWW041 FOR A SCIENTIFIC COMMENTARY ON THIS ARTICLE: The advent of the positron emission tomography tracer (18)F-AV1451 provides the unique opportunity to visualize the regional distribution of tau pathology in the living human brain. In this study, we tested the hypothesis that tau pathology is closely linked to symptomatology and patterns of glucose hypometabolism in Alzheimer's disease, in contrast to the more diffuse distribution of amyloid-β pathology. We included 20 patients meeting criteria for probable Alzheimer's disease dementia or mild cognitive impairment due to Alzheimer's disease, presenting with a variety of clinical phenotypes, and 15 amyloid-β-negative cognitively normal individuals, who underwent (18)F-AV1451 (tau), (11)C-PiB (amyloid-β) and (18)F-FDG (glucose metabolism) positron emission tomography, apolipoprotein E (APOE) genotyping and neuropsychological testing. Voxel-wise contrasts against controls (at P < 0.05 family-wise error corrected) showed that (18)F-AV1451 and (18)F-FDG patterns in patients with posterior cortical atrophy ('visual variant of Alzheimer's disease', n = 7) specifically targeted the clinically affected posterior brain regions, while (11)C-PiB bound diffusely throughout the neocortex. Patients with an amnestic-predominant presentation (n = 5) showed highest (18)F-AV1451 retention in medial temporal and lateral temporoparietal regions. Patients with logopenic variant primary progressive aphasia ('language variant of Alzheimer's disease', n = 5) demonstrated asymmetric left greater than right hemisphere (18)F-AV1451 uptake in three of five patients. Across 30 FreeSurfer-defined regions of interest in 16 Alzheimer's disease patients with all three positron emission tomography scans available, there was a strong negative association between (18)F-AV1451 and (18)F-FDG uptake (Pearson's r = -0.49 ± 0.07, P < 0.001) and less pronounced positive associations between (11)C-PiB and (18)F-FDG (Pearson's r = 0.16 ± 0.09, P < 0.001) and (18)F-AV1451 and (11)C-PiB (Pearson's r = 0.18 ± 0.09, P < 0.001). Voxel-wise linear regressions thresholded at P < 0.05 (uncorrected) showed that, across all patients, younger age was associated with greater (18)F-AV1451 uptake in wide regions of the neocortex, while older age was associated with increased (18)F-AV1451 in the medial temporal lobe. APOE ϵ4 carriers showed greater temporal and parietal (18)F-AV1451 uptake than non-carriers. Finally, worse performance on domain-specific neuropsychological tests was associated with greater (18)F-AV1451 uptake in key regions implicated in memory (medial temporal lobes), visuospatial function (occipital, right temporoparietal cortex) and language (left > right temporoparietal cortex). In conclusion, tau imaging-contrary to amyloid-β imaging-shows a strong regional association with clinical and anatomical heterogeneity in Alzheimer's disease. Although preliminary, these results are consistent with and expand upon findings from post-mortem, animal and cerebrospinal fluid studies, and suggest that the pathological aggregation of tau is closely linked to patterns of neurodegeneration and clinical manifestations of Alzheimer's disease.

Abstract Over the past few decades, neuroimaging has become a ubiquitous tool in basic research and clinical studies of the human brain. However, no reference standards currently exist to quantify individual differences in neuroimaging metrics over time, in contrast to growth charts for anthropometric traits such as height and weight 1 . Here we assemble an interactive open resource to benchmark brain morphology derived from any current or future sample of MRI data ( http://www.brainchart.io/ ). With the goal of basing these reference charts on the largest and most inclusive dataset available, acknowledging limitations due to known biases of MRI studies relative to the diversity of the global population, we aggregated 123,984 MRI scans, across more than 100 primary studies, from 101,457 human participants between 115 days post-conception to 100 years of age. MRI metrics were quantified by centile scores, relative to non-linear trajectories 2 of brain structural changes, and rates of change, over the lifespan. Brain charts identified previously unreported neurodevelopmental milestones 3 , showed high stability of individuals across longitudinal assessments, and demonstrated robustness to technical and methodological differences between primary studies. Centile scores showed increased heritability compared with non-centiled MRI phenotypes, and provided a standardized measure of atypical brain structure that revealed patterns of neuroanatomical variation across neurological and psychiatric disorders. In summary, brain charts are an essential step towards robust quantification of individual variation benchmarked to normative trajectories in multiple, commonly used neuroimaging phenotypes.

Alzheimer’s disease (AD) is characterized by the spread of tau pathology throughout the cerebral cortex. This spreading pattern was thought to be fairly consistent across individuals, although recent work has demonstrated substantial variability in the population with AD. Using tau-positron emission tomography scans from 1,612 individuals, we identified 4 distinct spatiotemporal trajectories of tau pathology, ranging in prevalence from 18 to 33%. We replicated previously described limbic-predominant and medial temporal lobe-sparing patterns, while also discovering posterior and lateral temporal patterns resembling atypical clinical variants of AD. These ‘subtypes’ were stable during longitudinal follow-up and were replicated in a separate sample using a different radiotracer. The subtypes presented with distinct demographic and cognitive profiles and differing longitudinal outcomes. Additionally, network diffusion models implied that pathology originates and spreads through distinct corticolimbic networks in the different subtypes. Together, our results suggest that variation in tau pathology is common and systematic, perhaps warranting a re-examination of the notion of ‘typical AD’ and a revisiting of tau pathological staging. Systematic characterization of longitudinal tau variability in human Alzheimer’s disease using an unbiased subtyping algorithm reveals four trajectories of tau deposition with distinct clinical features.

The mechanisms through which β-amyloid impairs human memory remain unclear. This study shows that regional-specific β-amyloid load in cognitively normal older adults impairs NREM slow wave oscillations, thereby compromising overnight hippocampus-dependent memory consolidation. NREM sleep disruption therefore represents a novel mechanistic pathway through which β-amyloid contributes to hippocampus-dependent memory dysfunction in later life. Independent evidence associates β-amyloid pathology with both non-rapid eye movement (NREM) sleep disruption and memory impairment in older adults. However, whether the influence of β-amyloid pathology on hippocampus-dependent memory is, in part, driven by impairments of NREM slow wave activity (SWA) and associated overnight memory consolidation is unknown. Here we show that β-amyloid burden in medial prefrontal cortex (mPFC) correlates significantly with the severity of impairment in NREM SWA generation. Moreover, reduced NREM SWA generation was further associated with impaired overnight memory consolidation and impoverished hippocampal-neocortical memory transformation. Furthermore, structural equation models revealed that the association between mPFC β-amyloid pathology and impaired hippocampus-dependent memory consolidation was not direct, but instead statistically depended on the intermediary factor of diminished NREM SWA. By linking β-amyloid pathology with impaired NREM SWA, these data implicate sleep disruption as a mechanistic pathway through which β-amyloid pathology may contribute to hippocampus-dependent cognitive decline in the elderly.

A ‘frontal variant of Alzheimer’s disease’ has been described in patients with predominant behavioural or dysexecutive deficits caused by Alzheimer’s disease pathology. The description of this rare Alzheimer’s disease phenotype has been limited to case reports and small series, and many clinical, neuroimaging and neuropathological characteristics are not well understood. In this retrospective study, we included 55 patients with Alzheimer’s disease with a behavioural-predominant presentation (behavioural Alzheimer’s disease) and a neuropathological diagnosis of high-likelihood Alzheimer’s disease (n = 17) and/or biomarker evidence of Alzheimer’s disease pathology (n = 44). In addition, we included 29 patients with autopsy/biomarker-defined Alzheimer’s disease with a dysexecutive-predominant syndrome (dysexecutive Alzheimer’s disease). We performed structured chart reviews to ascertain clinical features. First symptoms were more often cognitive (behavioural Alzheimer’s disease: 53%; dysexecutive Alzheimer’s disease: 83%) than behavioural (behavioural Alzheimer’s disease: 25%; dysexecutive Alzheimer’s disease: 3%). Apathy was the most common behavioural feature, while hyperorality and perseverative/compulsive behaviours were less prevalent. Fifty-two per cent of patients with behavioural Alzheimer’s disease met diagnostic criteria for possible behavioural-variant frontotemporal dementia. Overlap between behavioural and dysexecutive Alzheimer’s disease was modest (9/75 patients). Sixty per cent of patients with behavioural Alzheimer’s disease and 40% of those with the dysexecutive syndrome carried at least one APOE ε4 allele. We also compared neuropsychological test performance and brain atrophy (applying voxel-based morphometry) with matched autopsy/biomarker-defined typical (amnestic-predominant) Alzheimer’s disease (typical Alzheimer’s disease, n = 58), autopsy-confirmed/Alzheimer’s disease biomarker-negative behavioural variant frontotemporal dementia (n = 59), and controls (n = 61). Patients with behavioural Alzheimer’s disease showed worse memory scores than behavioural variant frontotemporal dementia and did not differ from typical Alzheimer’s disease, while executive function composite scores were lower compared to behavioural variant frontotemporal dementia and typical Alzheimer’s disease. Voxel-wise contrasts between behavioural and dysexecutive Alzheimer’s disease patients and controls revealed marked atrophy in bilateral temporoparietal regions and only limited atrophy in the frontal cortex. In direct comparison with behavioural and those with dysexecutive Alzheimer’s disease, patients with behavioural variant frontotemporal dementia showed more frontal atrophy and less posterior involvement, whereas patients with typical Alzheimer’s disease were slightly more affected posteriorly and showed less frontal atrophy (P < 0.001 uncorrected). Among 24 autopsied behavioural Alzheimer’s disease/dysexecutive Alzheimer’s disease patients, only two had primary co-morbid FTD-spectrum pathology (progressive supranuclear palsy). In conclusion, behavioural Alzheimer’s disease presentations are characterized by a milder and more restricted behavioural profile than in behavioural variant frontotemporal dementia, co-occurrence of memory dysfunction and high APOE ε4 prevalence. Dysexecutive Alzheimer’s disease presented as a primarily cognitive phenotype with minimal behavioural abnormalities and intermediate APOE ε4 prevalence. Both behavioural Alzheimer’s disease and dysexecutive Alzheimer’s disease presentations are distinguished by temporoparietal-predominant atrophy. Based on the relative sparing of frontal grey matter, we propose to redefine these clinical syndromes as ‘the behavioural/dysexecutive variant of Alzheimer’s disease’ rather than frontal variant Alzheimer’s disease. Further work is needed to determine whether behavioural and dysexecutive-predominant presentations of Alzheimer’s disease represent distinct phenotypes or a single continuum. Relatively little is known about behavioural- and dysexecutive-predominant presentations of Alzheimer’s disease, collectively known as ‘frontal’ Alzheimer’s disease. Ossenkoppele et al. compare these two syndromes, revealing classical temporoparietal atrophy and relative sparing of frontal cortex in both, and propose that they are redefined as the ‘behavioural/dysexecutive variant of Alzheimer’s disease’.

Amyloid-β, a hallmark of Alzheimer’s disease, begins accumulating up to two decades before the onset of dementia, and can be detected in vivo applying amyloid-β positron emission tomography tracers such as carbon-11-labelled Pittsburgh compound-B. A variety of thresholds have been applied in the literature to define Pittsburgh compound-B positron emission tomography positivity, but the ability of these thresholds to detect early amyloid-β deposition is unknown, and validation studies comparing Pittsburgh compound-B thresholds to post-mortem amyloid burden are lacking. In this study we first derived thresholds for amyloid positron emission tomography positivity using Pittsburgh compound-B positron emission tomography in 154 cognitively normal older adults with four complementary approaches: (i) reference values from a young control group aged between 20 and 30 years; (ii) a Gaussian mixture model that assigned each subject a probability of being amyloid-β-positive or amyloid-β-negative based on Pittsburgh compound-B index uptake; (iii) a k-means cluster approach that clustered subjects into amyloid-β-positive or amyloid-β-negative based on Pittsburgh compound-B uptake in different brain regions (features); and (iv) an iterative voxel-based analysis that further explored the spatial pattern of early amyloid-β positron emission tomography signal. Next, we tested the sensitivity and specificity of the derived thresholds in 50 individuals who underwent Pittsburgh compound-B positron emission tomography during life and brain autopsy (mean time positron emission tomography to autopsy 3.1 ± 1.8 years). Amyloid at autopsy was classified using Consortium to Establish a Registry for Alzheimer's Disease (CERAD) criteria, unadjusted for age. The analytic approaches yielded low thresholds (standard uptake value ratiolow = 1.21, distribution volume ratiolow = 1.08) that represent the earliest detectable Pittsburgh compound-B signal, as well as high thresholds (standard uptake value ratiohigh = 1.40, distribution volume ratiohigh = 1.20) that are more conservative in defining Pittsburgh compound-B positron emission tomography positivity. In voxel-wise contrasts, elevated Pittsburgh compound-B retention was first noted in the medial frontal cortex, then the precuneus, lateral frontal and parietal lobes, and finally the lateral temporal lobe. When compared to post-mortem amyloid burden, low proposed thresholds were more sensitive than high thresholds (sensitivities: distribution volume ratiolow 81.0%, standard uptake value ratiolow 83.3%; distribution volume ratiohigh 61.9%, standard uptake value ratiohigh 62.5%) for CERAD moderate-to-frequent neuritic plaques, with similar specificity (distribution volume ratiolow 95.8%; standard uptake value ratiolow, distribution volume ratiohigh and standard uptake value ratiohigh 100.0%). A receiver operator characteristic analysis identified optimal distribution volume ratio (1.06) and standard uptake value ratio (1.20) thresholds that were nearly identical to the a priori distribution volume ratiolow and standard uptake value ratiolow. In summary, we found that frequently applied thresholds for Pittsburgh compound-B positivity (typically at or above distribution volume ratiohigh and standard uptake value ratiohigh) are overly stringent in defining amyloid positivity. Lower thresholds in this study resulted in higher sensitivity while not compromising specificity. Amyloid, a hallmark of Alzheimer’s disease, accumulates long before the onset of dementia, and can be detected in-vivo using PET imaging. Villeneuve et al. map the pattern of amyloid accumulation, and argue that the thresholds used to classify subjects as being amyloid-positive could be lowered without compromising specificity.

Abstract Tau is a hallmark pathology of Alzheimer’s disease, and animal models have suggested that tau spreads from cell to cell through neuronal connections, facilitated by β -amyloid (A β ). We test this hypothesis in humans using an epidemic spreading model (ESM) to simulate tau spread, and compare these simulations to observed patterns measured using tau-PET in 312 individuals along Alzheimer’s disease continuum. Up to 70% of the variance in the overall spatial pattern of tau can be explained by our model. Surprisingly, the ESM predicts the spatial patterns of tau irrespective of whether brain A β is present, but regions with greater A β burden show greater tau than predicted by connectivity patterns, suggesting a role of A β in accelerating tau spread. Altogether, our results provide evidence in humans that tau spreads through neuronal communication pathways even in normal aging, and that this process is accelerated by the presence of brain A β .

Abstract Alzheimer's disease (AD) can present with distinct clinical variants. Identifying the earliest neurodegenerative changes associated with each variant has implications for early diagnosis, and for understanding the mechanisms that underlie regional vulnerability and disease progression in AD. We performed voxel‐based morphometry to detect atrophy patterns in early clinical stages of four AD phenotypes: Posterior cortical atrophy (PCA, “visual variant,” n = 93), logopenic variant primary progressive aphasia (lvPPA, “language variant,” n = 74), and memory‐predominant AD categorized as early age‐of‐onset (EOAD, <65 years, n = 114) and late age‐of‐onset (LOAD, >65 years, n = 114). Patients with each syndrome were stratified based on: (1) degree of functional impairment, as measured by the clinical dementia rating (CDR) scale, and (2) overall extent of brain atrophy, as measured by a neuroimaging approach that sums the number of brain voxels showing significantly lower gray matter volume than cognitively normal controls ( n = 80). Even at the earliest clinical stage (CDR = 0.5 or bottom quartile of overall atrophy), patients with each syndrome showed both common and variant‐specific atrophy. Common atrophy across variants was found in temporoparietal regions that comprise the posterior default mode network (DMN). Early syndrome‐specific atrophy mirrored functional brain networks underlying functions that are uniquely affected in each variant: Language network in lvPPA, posterior cingulate cortex‐hippocampal circuit in amnestic EOAD and LOAD, and visual networks in PCA. At more advanced stages, atrophy patterns largely converged across AD variants. These findings support a model in which neurodegeneration selectively targets both the DMN and syndrome‐specific vulnerable networks at the earliest clinical stages of AD. Hum Brain Mapp 36:4421–4437, 2015 . © 2015 Wiley Periodicals, Inc .

Abstract Cortical arealization arises during neurodevelopment from the confluence of molecular gradients representing patterned expression of morphogens and transcription factors. However, how these gradients relate to adult brain function, and whether they are maintained in the adult brain, remains unknown. Here we uncover three axes of topographic variation in gene expression in the adult human brain that specifically capture previously identified rostral-caudal, dorsal-ventral and medial-lateral axes of early developmental patterning. The interaction of these spatiomolecular gradients i) accurately predicts the location of unseen brain tissue samples, ii) delineates known functional territories, and iii) explains the topographical variation of diverse cortical features. The spatiomolecular gradients are distinct from canonical cortical functional hierarchies differentiating primary sensory cortex from association cortex, but radiate in parallel with the axes traversed by local field potentials along the cortex. We replicate all three molecular gradients in three independent human datasets as well as two non-human primate datasets, and find that each gradient shows a distinct developmental trajectory across the lifespan. The gradients are composed of several well known morphogens (e.g., PAX6 and SIX3 ), and a small set of genes shared across gradients are strongly enriched for multiple diseases. Together, these results provide insight into the developmental sculpting of functionally distinct brain regions, governed by three robust transcriptomic axes embedded within brain parenchyma.