Sequence variants, including the ε4 allele of apolipoprotein E, have been associated with the risk of the common late-onset form of Alzheimer's disease. Few rare variants affecting the risk of late-onset Alzheimer's disease have been found.

Our understanding of Alzheimer’s disease (AD) pathophysiology remains incomplete. Here we used quantitative mass spectrometry and coexpression network analysis to conduct the largest proteomic study thus far on AD. A protein network module linked to sugar metabolism emerged as one of the modules most significantly associated with AD pathology and cognitive impairment. This module was enriched in AD genetic risk factors and in microglia and astrocyte protein markers associated with an anti-inflammatory state, suggesting that the biological functions it represents serve a protective role in AD. Proteins from this module were elevated in cerebrospinal fluid in early stages of the disease. In this study of >2,000 brains and nearly 400 cerebrospinal fluid samples by quantitative proteomics, we identify proteins and biological processes in AD brains that may serve as therapeutic targets and fluid biomarkers for the disease. Large-scale, comprehensive proteomic profiling of Alzheimer’s disease brain and cerebrospinal fluid reveals disease-associated protein coexpression modules and highlights the importance of glia and energy metabolism in disease pathogenesis.

Summary

 Here, we report proteomic analyses of 129 human cortical tissues to define changes associated with the asymptomatic and symptomatic stages of Alzheimer's disease (AD). Network analysis revealed 16 modules of co-expressed proteins, 10 of which correlated with AD phenotypes. A subset of modules overlapped with RNA co-expression networks, including those associated with neurons and astroglial cell types, showing altered expression in AD, even in the asymptomatic stages. Overlap of RNA and protein networks was otherwise modest, with many modules specific to the proteome, including those linked to microtubule function and inflammation. Proteomic modules were validated in an independent cohort, demonstrating some module expression changes unique to AD and several observed in other neurodegenerative diseases. AD genetic risk loci were concentrated in glial-related modules in the proteome and transcriptome, consistent with their causal role in AD. This multi-network analysis reveals protein- and disease-specific pathways involved in the etiology, initiation, and progression of AD.

Abstract Introduction It is unclear whether abnormalities in brain glucose homeostasis are associated with Alzheimer's disease (AD) pathogenesis. Methods Within the autopsy cohort of the Baltimore Longitudinal Study of Aging, we measured brain glucose concentration and assessed the ratios of the glycolytic amino acids, serine, glycine, and alanine to glucose. We also quantified protein levels of the neuronal (GLUT3) and astrocytic (GLUT1) glucose transporters. Finally, we assessed the relationships between plasma glucose measured before death and brain tissue glucose. Results Higher brain tissue glucose concentration, reduced glycolytic flux, and lower GLUT3 are related to severity of AD pathology and the expression of AD symptoms. Longitudinal increases in fasting plasma glucose levels are associated with higher brain tissue glucose concentrations. Discussion Impaired glucose metabolism due to reduced glycolytic flux may be intrinsic to AD pathogenesis. Abnormalities in brain glucose homeostasis may begin several years before the onset of clinical symptoms.

Abstract Alzheimer’s disease (AD) affects half the US population over the age of 85 and is universally fatal following an average course of 10 years of progressive cognitive disability. Genetic and genome-wide association studies (GWAS) have identified about 33 risk factor genes for common, late-onset AD (LOAD), but these risk loci fail to account for the majority of affected cases and can neither provide clinically meaningful prediction of development of AD nor offer actionable mechanisms. This cohort study generated large-scale matched multi-Omics data in AD and control brains for exploring novel molecular underpinnings of AD. Specifically, we generated whole genome sequencing, whole exome sequencing, transcriptome sequencing and proteome profiling data from multiple regions of 364 postmortem control, mild cognitive impaired (MCI) and AD brains with rich clinical and pathophysiological data. All the data went through rigorous quality control. Both the raw and processed data are publicly available through the Synapse software platform.

Disease-associated-microglia (DAM) represent transcriptionally-distinct and neurodegeneration-specific microglial profiles with unclear significance in Alzheimer's disease (AD). An understanding of heterogeneity within DAM and their key regulators may guide pre-clinical experimentation and drug discovery.Weighted co-expression network analysis (WGCNA) was applied to existing microglial transcriptomic datasets from neuroinflammatory and neurodegenerative disease mouse models to identify modules of highly co-expressed genes. These modules were contrasted with known signatures of homeostatic microglia and DAM to reveal novel molecular heterogeneity within DAM. Flow cytometric validation studies were performed to confirm existence of distinct DAM sub-populations in AD mouse models predicted by WGCNA. Gene ontology analyses coupled with bioinformatics approaches revealed drug targets and transcriptional regulators of microglial modules predicted to favorably modulate neuroinflammation in AD. These guided in-vivo and in-vitro studies in mouse models of neuroinflammation and neurodegeneration (5xFAD) to determine whether inhibition of pro-inflammatory gene expression and promotion of amyloid clearance was feasible. We determined the human relevance of these findings by integrating our results with AD genome-wide association studies and human AD and non-disease post-mortem brain proteomes.WGCNA applied to microglial gene expression data revealed a transcriptomic framework of microglial activation that predicted distinct pro-inflammatory and anti-inflammatory phenotypes within DAM, which we confirmed in AD and aging models by flow cytometry. Pro-inflammatory DAM emerged earlier in mouse models of AD and were characterized by pro-inflammatory genes (Tlr2, Ptgs2, Il12b, Il1b), surface marker CD44, potassium channel Kv1.3 and regulators (NFkb, Stat1, RelA) while anti-inflammatory DAM expressed phagocytic genes (Igf1, Apoe, Myo1e), surface marker CXCR4 with distinct regulators (LXRα/β, Atf1). As neuro-immunomodulatory strategies, we validated LXRα/β agonism and Kv1.3 blockade by ShK-223 peptide that promoted anti-inflammatory DAM, inhibited pro-inflammatory DAM and augmented Aβ clearance in AD models. Human AD-risk genes were highly represented within homeostatic microglia suggesting causal roles for early microglial dysregulation in AD. Pro-inflammatory DAM proteins were positively associated with neuropathology and preceded cognitive decline confirming the therapeutic relevance of inhibiting pro-inflammatory DAM in AD.We provide a predictive transcriptomic framework of microglial activation in neurodegeneration that can guide pre-clinical studies to characterize and therapeutically modulate neuroinflammation in AD.

The biological processes that are disrupted in the Alzheimer's disease (AD) brain remain incompletely understood. In this study, we analyzed the proteomes of more than 1,000 brain tissues to reveal new AD-related protein co-expression modules that were highly preserved across cohorts and brain regions. Nearly half of the protein co-expression modules, including modules significantly altered in AD, were not observed in RNA networks from the same cohorts and brain regions, highlighting the proteopathic nature of AD. Two such AD-associated modules unique to the proteomic network included a module related to MAPK signaling and metabolism and a module related to the matrisome. The matrisome module was influenced by the APOE ε4 allele but was not related to the rate of cognitive decline after adjustment for neuropathology. By contrast, the MAPK/metabolism module was strongly associated with the rate of cognitive decline. Disease-associated modules unique to the proteome are sources of promising therapeutic targets and biomarkers for AD.

Deposition of insoluble protein aggregates is a hallmark of neurodegenerative diseases. The universal presence of β-amyloid and tau in Alzheimer’s disease (AD) has facilitated advancement of the amyloid cascade and tau hypotheses that have dominated AD pathogenesis research and therapeutic development. However, the underlying etiology of the disease remains to be fully elucidated. Here we report a comprehensive study of the human brain-insoluble proteome in AD by mass spectrometry. We identify 4,216 proteins, among which 36 proteins accumulate in the disease, including U1-70K and other U1 small nuclear ribonucleoprotein (U1 snRNP) spliceosome components. Similar accumulations in mild cognitive impairment cases indicate that spliceosome changes occur in early stages of AD. Multiple U1 snRNP subunits form cytoplasmic tangle-like structures in AD but not in other examined neurodegenerative disorders, including Parkinson disease and frontotemporal lobar degeneration. Comparison of RNA from AD and control brains reveals dysregulated RNA processing with accumulation of unspliced RNA species in AD, including myc box-dependent-interacting protein 1, clusterin, and presenilin-1 . U1-70K knockdown or antisense oligonucleotide inhibition of U1 snRNP increases the protein level of amyloid precursor protein. Thus, our results demonstrate unique U1 snRNP pathology and implicate abnormal RNA splicing in AD pathogenesis.

Integrative proteomic analysis identifies CSF biomarker panels linked to brain-based pathophysiologies in Alzheimer’s disease.

Dominantly inherited Alzheimer's disease (DIAD) causes predictable biological changes decades before the onset of clinical symptoms, enabling testing of interventions in the asymptomatic and symptomatic stages to delay or slow disease progression. We conducted a randomized, placebo-controlled, multi-arm trial of gantenerumab or solanezumab in participants with DIAD across asymptomatic and symptomatic disease stages. Mutation carriers were assigned 3:1 to either drug or placebo and received treatment for 4-7 years. The primary outcome was a cognitive end point; secondary outcomes included clinical, cognitive, imaging and fluid biomarker measures. Fifty-two participants carrying a mutation were assigned to receive gantenerumab, 52 solanezumab and 40 placebo. Both drugs engaged their Aβ targets but neither demonstrated a beneficial effect on cognitive measures compared to controls. The solanezumab-treated group showed a greater cognitive decline on some measures and did not show benefits on downstream biomarkers. Gantenerumab significantly reduced amyloid plaques, cerebrospinal fluid total tau, and phospho-tau181 and attenuated increases of neurofilament light chain. Amyloid-related imaging abnormalities edema was observed in 19.2% (3 out of 11 were mildly symptomatic) of the gantenerumab group, 2.5% of the placebo group and 0% of the solanezumab group. Gantenerumab and solanezumab did not slow cognitive decline in symptomatic DIAD. The asymptomatic groups showed no cognitive decline; symptomatic participants had declined before reaching the target doses.