There are limitations in current diagnostic testing approaches for Alzheimer disease (AD).To examine plasma tau phosphorylated at threonine 217 (P-tau217) as a diagnostic biomarker for AD.Three cross-sectional cohorts: an Arizona-based neuropathology cohort (cohort 1), including 34 participants with AD and 47 without AD (dates of enrollment, May 2007-January 2019); the Swedish BioFINDER-2 cohort (cohort 2), including cognitively unimpaired participants (n = 301) and clinically diagnosed patients with mild cognitive impairment (MCI) (n = 178), AD dementia (n = 121), and other neurodegenerative diseases (n = 99) (April 2017-September 2019); and a Colombian autosomal-dominant AD kindred (cohort 3), including 365 PSEN1 E280A mutation carriers and 257 mutation noncarriers (December 2013-February 2017).Plasma P-tau217.Primary outcome was the discriminative accuracy of plasma P-tau217 for AD (clinical or neuropathological diagnosis). Secondary outcome was the association with tau pathology (determined using neuropathology or positron emission tomography [PET]).Mean age was 83.5 (SD, 8.5) years in cohort 1, 69.1 (SD, 10.3) years in cohort 2, and 35.8 (SD, 10.7) years in cohort 3; 38% were women in cohort 1, 51% in cohort 2, and 57% in cohort 3. In cohort 1, antemortem plasma P-tau217 differentiated neuropathologically defined AD from non-AD (area under the curve [AUC], 0.89 [95% CI, 0.81-0.97]) with significantly higher accuracy than plasma P-tau181 and neurofilament light chain (NfL) (AUC range, 0.50-0.72; P < .05). The discriminative accuracy of plasma P-tau217 in cohort 2 for clinical AD dementia vs other neurodegenerative diseases (AUC, 0.96 [95% CI, 0.93-0.98]) was significantly higher than plasma P-tau181, plasma NfL, and MRI measures (AUC range, 0.50-0.81; P < .001) but not significantly different compared with cerebrospinal fluid (CSF) P-tau217, CSF P-tau181, and tau-PET (AUC range, 0.90-0.99; P > .15). In cohort 3, plasma P-tau217 levels were significantly greater among PSEN1 mutation carriers, compared with noncarriers, from approximately 25 years and older, which is 20 years prior to estimated onset of MCI among mutation carriers. Plasma P-tau217 levels correlated with tau tangles in participants with (Spearman ρ = 0.64; P < .001), but not without (Spearman ρ = 0.15; P = .33), β-amyloid plaques in cohort 1. In cohort 2, plasma P-tau217 discriminated abnormal vs normal tau-PET scans (AUC, 0.93 [95% CI, 0.91-0.96]) with significantly higher accuracy than plasma P-tau181, plasma NfL, CSF P-tau181, CSF Aβ42:Aβ40 ratio, and MRI measures (AUC range, 0.67-0.90; P < .05), but its performance was not significantly different compared with CSF P-tau217 (AUC, 0.96; P = .22).Among 1402 participants from 3 selected cohorts, plasma P-tau217 discriminated AD from other neurodegenerative diseases, with significantly higher accuracy than established plasma- and MRI-based biomarkers, and its performance was not significantly different from key CSF- or PET-based measures. Further research is needed to optimize the assay, validate the findings in unselected and diverse populations, and determine its potential role in clinical care.

Abstract Objective Estimate the time-course of the spread of key pathological markers and the onset of cognitive dysfunction in Alzheimer’s disease. Methods In a cohort of 336 older adults, ranging in cognitive functioning, we estimated the time of initial changes of Aβ, tau, and decreases in cognition with respect to the time of Aβ-positivity. Results Small effect sizes of change in CSF Aβ42 and regional Aβ PET were estimated to occur several decades before Aβ-positivity. Increases in CSF tau occurred 11-12 years before Aβ-positivity. Temporoparietal tau PET showed increases 4-5 years before Aβ-positivity. Subtle cognitive dysfunction was observed 7-9 years before Aβ-positivity. Conclusions Increases in tau and cognitive dysfunction occur years before the presence of significant Aβ. Explicit estimates of the time for these events provide a clearer picture of the time course of the amyloid cascade and identify potential windows for specific treatments.

Abstract Cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers reflect brain pathophysiology and are used extensively in translational research as well as in clinical practice for diagnosis of neurological diseases, e.g., Alzheimer’s disease (AD). However, CSF biomarker concentrations may be influenced by non-disease related mechanisms which vary between individuals, such as CSF production and clearance rates. Here we use a data-driven approach to demonstrate the existence of inter-individual variability in mean CSF protein levels. We show that these non-disease related differences cause many commonly reported CSF biomarkers to be highly correlated, thereby producing misleading results if not accounted for. To adjust for this inter-individual variability, we identified and evaluated high-performing reference proteins which improved the diagnostic accuracy of key CSF AD biomarkers. Our novel reference protein method attenuates the risk for false positive findings, and improves the sensitivity and specificity of CSF biomarkers, with broad implications for both research and clinical practice.

The medial temporal lobe (MTL) is hypothesized to be relatively spared in early-onset Alzheimer's disease (EOAD). Yet, detailed examination of MTL subfield volumes and drivers of atrophy in amnestic EOAD is lacking.

Aggregation of the hyperphosphorylated tau protein is a central driver of Alzheimer9s disease, and its accumulation exhibits a rich spatio-temporal pattern that unfolds during the course of the disease, sequentially progressing through the brain across axonal connections. It is unclear how this spatiotemporal process is orchestrated, namely, to what extent the spread of pathologic tau is governed by transport between brain regions, local production or both. To address this, we develop a mechanistic model from tau PET data to describe tau dynamics along the Alzheimer9s disease timeline. Our analysis reveals longitudinal changes in production and transport dynamics on two independent cohorts, with subjects in early stage of the disease exhibiting transport-dominated spread, consistent with an initial spread of pathologic tau seeds, and subjects in late stage disease (Braak stage 3/4 onwards) characterised primarily by local production of tau. Furthermore, we demonstrate that the model can accurately predict subject-specific longitudinal tau accumulation at a regional level, potentially providing a new clinical tool to monitor and classify patient disease progression.

ABSTRACT PET, CSF and plasma biomarkers of tau pathology may be differentially associated with Alzheimer’s disease (AD) related demographic, cognitive, genetic and neuroimaging markers. We examined 771 participants with normal cognition, mild cognitive impairment or dementia from BioFINDER-2 (n=400) and ADNI (n=371). All had tau-PET ([ 18 F]RO948 in BioFINDER-2, [ 18 F]flortaucipir in ADNI) and CSF p-tau181 biomarkers available. Plasma p-tau181 and plasma/CSF p-tau217 were available in BioFINDER-2 only. Concordance between PET, CSF and plasma tau biomarkers ranged between 66% and 95%. Across the whole group, ridge regression models showed that increased CSF and plasma p-tau181 and p-tau217 levels were independently of tau PET associated with higher age, and APOE ε4-carriership and Aβ-positivity, while increased tau-PET signal in the temporal cortex was associated with worse cognitive performance and reduced cortical thickness. We conclude that biofluid and neuroimaging markers of tau pathology convey partly independent information, with CSF and plasma p-tau181 and p-tau217 levels being more tightly linked with early markers of AD (especially Aβ pathology), while tau-PET shows the strongest associations with cognitive and neurodegenerative markers of disease progression.