Abstract Introduction Increasing evidence suggests a role for the gut microbiome in central nervous system disorders and specific role for the gut-brain axis in neurodegeneration. Bile acids (BA), products of cholesterol metabolism and clearance, are produced in the liver and are further metabolized by gut bacteria. They have major regulatory and signaling functions and seem dysregulated in Alzheimer disease (AD). Methods Serum levels of 15 primary and secondary BAs and their conjugated forms were measured in 1,464 subjects including 370 cognitively normal older adults (CN), 284 with early mild cognitive impairment (MCI), 505 with late MCI, and 305 AD cases enrolled in the AD Neuroimaging Initiative. We assessed associations of BA profiles including selected ratios with diagnosis, cognition, and AD-related genetic variants, adjusting for cofounders and multiple testing. Results In AD compared to CN, we observed significantly lower serum concentrations of a primary BA (cholic acid CA) and increased levels of the bacterially produced, secondary BA, deoxycholic acid (DCA), and its glycine and taurine conjugated forms. An increased ratio of DCA:CA, which reflects 7α-dehydroxylation of CA by gut bacteria, strongly associated with cognitive decline, a finding replicated in serum and brain samples in the Rush Religious Orders and Memory and Aging Project. Several genetic variants in immune response related genes implicated in AD showed associations with BA profiles. Conclusion We report for the first time an association between altered BA profile, genetic variants implicated in AD and cognitive changes in disease using a large multicenter study. These findings warrant further investigation of gut dysbiosis and possible role of gut liver brain axis in the pathogenesis of AD.

Abstract Age has a major effect on brain volume. However, the normative studies available are constrained by small sample sizes, restricted age coverage and significant methodological variability. These limitations introduce inconsistencies and may obscure or distort the lifespan trajectories of brain morphometry. In response, we capitalised on the resources of the Enhancing Neuroimaging Genetics through Meta-Analysis (ENIGMA) Consortium to examine the age-related morphometric trajectories of the ventricles, the basal ganglia (caudate, putamen, pallidum, and nucleus accumbens), the thalamus, hippocampus and amygdala using magnetic resonance imaging data obtained from 18,605 individuals aged 3-90 years. All subcortical structure volumes were at their maximum early in life; the volume of the basal ganglia showed a gradual monotonic decline thereafter while the volumes of the thalamus, amygdala and the hippocampus remained largely stable (with some degree of decline in thalamus) until the sixth decade of life followed by a steep decline thereafter. The lateral ventricles showed a trajectory of continuous enlargement throughout the lifespan. Significant age-related increase in inter-individual variability was found for the hippocampus and amygdala and the lateral ventricles. These results were robust to potential confounders and could be used to derive risk predictions for the early identification of diverse clinical phenotypes.

Abstract Alzheimer’s disease (AD) is associated with heterogeneous atrophy patterns. We employed a semi-supervised clustering technique known as Surreal-GAN, through which we identified two dominant dimensions of brain atrophy in symptomatic mild cognitive impairment (MCI) and AD patients: the “diffuse-AD” (R1) dimension shows widespread brain atrophy, and the “MTL-AD” (R2) dimension displays focal medial temporal lobe (MTL) atrophy. Critically, only R2 was associated with widely known sporadic AD genetic risk factors (e.g., APOE ε4 ) in MCI and AD patients at baseline. We then independently detected the presence of the two dimensions in the early stages by deploying the trained model in the general population and two cognitively unimpaired cohorts of asymptomatic participants. In the general population, genome-wide association studies found 77 genes unrelated to APOE differentially associated with R1 and R2. Functional analyses revealed that these genes were overrepresented in differentially expressed gene sets in organs beyond the brain (R1 and R2), including the heart (R1) and the pituitary gland, muscle, and kidney (R2). These genes were enriched in biological pathways implicated in dendritic cells (R2), macrophage functions (R1), and cancer (R1 and R2). Several of them were “druggable genes” for cancer (R1), inflammation (R1), cardiovascular diseases (R1), and diseases of the nervous system (R2). The longitudinal progression showed that APOE ε4 , amyloid, and tau were associated with R2 at early asymptomatic stages, but this longitudinal association occurs only at late symptomatic stages in R1. Our findings deepen our understanding of the multifaceted pathogenesis of AD beyond the brain. In early asymptomatic stages, the two dimensions are associated with diverse pathological mechanisms, including cardiovascular diseases, inflammation, and hormonal dysfunction – driven by genes different from APOE – which may collectively contribute to the early pathogenesis of AD.

Abstract Blood-brain barrier (BBB) dysfunction is well-known in Alzheimer’s disease (AD), but the precise molecular changes contributing to its pathophysiology are unclear. To understand the transcriptional changes in brain vascular cells, we performed single nucleus RNA sequencing (snRNAseq) of temporal cortex tissue in 24 AD and control brains resulting in 79,751 nuclei, 4,604 of which formed three distinct vascular clusters characterized as activated pericytes, endothelia and resting pericytes. We identified differentially expressed genes (DEGs) and their enriched pathways in these clusters and detected the most transcriptional changes within activated pericytes. Using our data and a knowledge-based predictive algorithm, we discovered and prioritized molecular interactions between vascular and astrocyte clusters, the main cell types of the gliovascular unit (GVU) of the BBB. Vascular targets predicted to interact with astrocytic ligands have biological functions in signalling, angiogenesis, amyloid ß metabolism and cytoskeletal structure. Top astrocytic and vascular interacting molecules include both novel and known AD risk genes such as APOE , APP and ECE1 . Our findings provide information on transcriptional changes in predicted vascular-astrocytic partners at the GVU, bringing insights to the molecular mechanisms of BBB breakdown in AD. Graphical Abstract Pericytes (yellow), endothelia (salmon) and astrocytes (purple) that form the gliovascular unit (GVU) at the blood brain barrier (BBB) were interrogated for their differentially expressed genes (DEG) and vascular cell (pericyte or endothelia) to astrocyte interactions using single nucleus RNA sequencing (RNAseq) transcriptome obtained from brains of Alzheimer’s disease (AD) patients and controls. We identified many upregulated (red) or downregulated (blue) DEGs in AD brains in these cell types. These genes have known biological functions in amyloid ß (Aß) clearance, immune modulation, astrogliosis and neuronal death. Novel predicted interactions were identified between vascular cells and astrocytic DEGs. Collectively, our findings highlight the vast transcriptome changes that occur at the GVU and provide mechanistic insights into BBB dysfunction in AD. This figure was created with Biorender.com.

Abstract Objective To investigate the association of triglyceride (TG) principal component scores with Alzheimer’s disease (AD) and the “A/T/N/V” (Amyloid, Tau, Neurodegeneration, and Cerebrovascular disease) biomarkers for AD. Methods Serum levels of 84 TG species were measured using untargeted lipid profiling of 689 participants from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) cohort including 190 cognitively normal older adults (CN) and 339 mild cognitive impairment (MCI) and 160 AD. Principal component analysis with factor rotation was used for dimension reduction of TG species. Differences in principal components between diagnostic groups and associations between principal components and AD biomarkers (including CSF, MRI and [18F]FDG-PET) were assessed using a multivariate generalized linear model (GLM) approach. In both cases, the Bonferroni method of adjustment was employed to correct for multiple comparisons. Results The 84 TGs yielded 9 principal components, two of which consisting of long-chain, polyunsaturated fatty acid-containing TGs (PUTGs), were significantly associated with MCI and AD. Lower levels of PUTGs were observed in MCI and AD compared to CN. PUTG principal component scores were also significantly associated with hippocampal volume and entorhinal cortical thickness. In participants carrying APOE ε4 allele, these principal components were significantly associated with CSF amyloid-β 1-42 values and entorhinal cortical thickness. Conclusions This study shows PUTG component scores significantly associated with diagnostic group and AD biomarkers, a finding that was more pronounced in APOE ε4 carriers. Replication in independent larger studies and longitudinal follow-up are warranted.

Abstract Categorizing people with late-onset Alzheimer’s disease into biologically coherent subgroups is important for personalized medicine. We evaluated data from five studies (total n=4 050, of whom 2 431 had genome-wide single nucleotide polymorphism (SNP) data). We assigned people to cognitively-defined subgroups on the basis of relative performance in memory, executive functioning, visuospatial functioning, and language at the time of Alzheimer’s disease diagnosis. We compared genotype frequencies for each subgroup to those from cognitively normal elderly controls. We focused on APOE and on SNPs with p<10 -5 and odds ratios more extreme than those previously reported for Alzheimer’s disease (<0.77 or >1.30). There was substantial variation across studies in the proportions of people in each subgroup. In each study, higher proportions of people with isolated substantial relative memory impairment had ≥1 APOE e4 allele than any other subgroup (overall p= 1.5 × 10 -27 ). Across subgroups, there were 33 novel suggestive loci across the genome with p<10 -5 and an extreme OR compared to controls, of which none had statistical evidence of heterogeneity and 30 had ORs in the same direction across all datasets. These data support the biological coherence of cognitively-defined subgroups and nominate novel genetic loci.

Abstract Cortisol is considered the most fundamental stress hormone and is elevated in stress and multiple neuropsychiatric conditions. Prior studies have shown associations of plasma cortisol levels with total cerebral and hippocampal volumes and less consistently with the amygdala. Here, we extend our hypothesis to test associations of plasma cortisol with 1) ventricular 2) hippocampal and 3) amygdalar volumes, in two independent elderly cohorts across a broad cognitive spectrum ranging from normal cognition to Alzheimer’s disease. We demonstrate elevated cortisol to be associated with larger lateral ventricular volumes and smaller hippocampal volumes, predominantly in the right cerebral hemisphere, regardless of age, sex or cognitive status. We noted a non-significant trend of smaller amygdalar volumes with elevated cortisol. Our findings support smaller brain parenchyma volumes seen with elevated cortisol and may encourage effective strategies reducing cortisol and stress. They may also serve as imaging biomarkers for assessing therapeutic benefits of stress and cortisol lowering interventions aiming to halt or reverse the brain volume alterations and theoretically improve cognition and quality of life. Highlights Elevated cortisol associated with larger ventricular volumes and smaller hippocampal volumes Associations are predominantly noted in the right cerebral hemisphere. Similar non-significant trends noted in amygdalar volumes Cortisol and stress reducing strategies may halt brain changes and improve quality of life Imaging biomarkers may help assess efficacy of cortisol-lowering therapeutic interventions

Abstract RATIONALE Metabolomics in the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) cohort provides a powerful tool for mapping biochemical changes in AD, and a unique opportunity to learn about the association between circulating blood metabolites and brain amyloid-β deposition in AD. OBJECTIVES We examined 140 serum metabolites and their associations with brain amyloid-β deposition, cognition, and conversion from mild cognitive impairment (MCI) to AD. FINDINGS Serum-based targeted metabolite levels were measured in 1,531 ADNI participants. We performed association analysis of metabolites with brain amyloid-β deposition measured from [18F] Florbetapir PET scans. We identified nine metabolites as significantly associated with amyloid-β deposition after FDR-based multiple comparison correction. Higher levels of one acylcarnitine (C3; propionylcarnitine) and one biogenic amine (kynurenine) were associated with decreased amyloid-β accumulation. However, higher levels of seven phosphatidylcholines (PC) were associated with increased amyloid deposition. In addition, PC ae C44:4 was significantly associated with cognition and conversion from MCI to AD dementia. CONCLUSION Perturbations in PC and acylcarnitine metabolism may play a role in features intrinsic to AD including amyloid-β deposition and cognitive performance.

It is unclear how rates of white matter microstructural decline differ between normal aging and abnormal aging.Diffusion MRI data from several well-established longitudinal cohorts of aging [Alzheimer's Neuroimaging Initiative (ADNI), Baltimore Longitudinal Study of Aging (BLSA), Vanderbilt Memory & Aging Project (VMAP)] was free-water corrected and harmonized. This dataset included 1,723 participants (age at baseline: 72.8±8.87 years, 49.5% male) and 4,605 imaging sessions (follow-up time: 2.97±2.09 years, follow-up range: 1-13 years, mean number of visits: 4.42±1.98). Differences in white matter microstructural decline in normal and abnormal agers was assessed.While we found global decline in white matter in normal/abnormal aging, we found that several white matter tracts (e.g., cingulum bundle) were vulnerable to abnormal aging.There is a prevalent role of white matter microstructural decline in aging, and future large-scale studies in this area may further refine our understanding of the underlying neurodegenerative processes.Longitudinal data was free-water corrected and harmonizedGlobal effects of white matter decline were seen in normal and abnormal agingThe free-water metric was most vulnerable to abnormal agingCingulum free-water was the most vulnerable to abnormal aging.

Susceptibility genes for psychiatric and neurological disorders - including APOE, BDNF, CLU, CNTNAP2, COMT, DISC1, DTNBP1, ErbB4, HFE, NRG1, NTKR3, and ZNF804A - have been reported to affect white matter (WM) microstructure in the healthy human brain, as assessed through diffusion tensor imaging (DTI). However, effects of single nucleotide polymorphisms (SNPs) in these genes explain only a small fraction of the overall variance and are challenging to detect reliably in single cohort studies. To date, few studies have evaluated the reproducibility of these results. As part of the ENIGMA-DTI consortium, we pooled regional fractional anisotropy (FA) measures for 6,165 subjects (CEU ancestry N=4,458) from 11 cohorts worldwide to evaluate effects of 15 candidate SNPs by examining their associations with WM microstructure. Additive association tests were conducted for each SNP. We used several meta-analytic and mega-analytic designs, and we evaluated regions of interest at multiple granularity levels. The ENIGMA-DTI protocol was able to detect single-cohort findings as originally reported. Even so, in this very large sample, no significant associations remained after multiple-testing correction for the 15 SNPs investigated. Suggestive associations (1.3x10-4 < p < 0.05, uncorrected) were found for BDNF, COMT, and ZNF804A in specific tracts. Meta- and mega-analyses revealed similar findings. Regardless of the approach, the previously reported candidate SNPs did not show significant associations with WM microstructure in this largest genetic study of DTI to date; the negative findings are likely not due to insufficient power. Genome-wide studies, involving large-scale meta-analyses, may help to discover SNPs robustly influencing WM microstructure.