Genetic discoveries of Alzheimer's disease are the drivers of our understanding, and together with polygenetic risk stratification can contribute towards planning of feasible and efficient preventive and curative clinical trials. We first perform a large genetic association study by merging all available case-control datasets and by-proxy study results (discovery n = 409,435 and validation size n = 58,190). Here, we add six variants associated with Alzheimer's disease risk (near APP, CHRNE, PRKD3/NDUFAF7, PLCG2 and two exonic variants in the SHARPIN gene). Assessment of the polygenic risk score and stratifying by APOE reveal a 4 to 5.5 years difference in median age at onset of Alzheimer's disease patients in APOE ɛ4 carriers. Because of this study, the underlying mechanisms of APP can be studied to refine the amyloid cascade and the polygenic risk score provides a tool to select individuals at high risk of Alzheimer's disease.

Abstract The National Institute on Aging and the Alzheimer's Association convened three separate work groups in 2011 and single work groups in 2012 and 2018 to create recommendations for the diagnosis and characterization of Alzheimer's disease (AD). The present document updates the 2018 research framework in response to several recent developments. Defining diseases biologically, rather than based on syndromic presentation, has long been standard in many areas of medicine (e.g., oncology), and is becoming a unifying concept common to all neurodegenerative diseases, not just AD. The present document is consistent with this principle. Our intent is to present objective criteria for diagnosis and staging AD, incorporating recent advances in biomarkers, to serve as a bridge between research and clinical care. These criteria are not intended to provide step‐by‐step clinical practice guidelines for clinical workflow or specific treatment protocols, but rather serve as general principles to inform diagnosis and staging of AD that reflect current science. Highlights We define Alzheimer's disease (AD) to be a biological process that begins with the appearance of AD neuropathologic change (ADNPC) while people are asymptomatic. Progression of the neuropathologic burden leads to the later appearance and progression of clinical symptoms. Early‐changing Core 1 biomarkers (amyloid positron emission tomography [PET], approved cerebrospinal fluid biomarkers, and accurate plasma biomarkers [especially phosphorylated tau 217]) map onto either the amyloid beta or AD tauopathy pathway; however, these reflect the presence of ADNPC more generally (i.e., both neuritic plaques and tangles). An abnormal Core 1 biomarker result is sufficient to establish a diagnosis of AD and to inform clinical decision making throughout the disease continuum. Later‐changing Core 2 biomarkers (biofluid and tau PET) can provide prognostic information, and when abnormal, will increase confidence that AD is contributing to symptoms. An integrated biological and clinical staging scheme is described that accommodates the fact that common copathologies, cognitive reserve, and resistance may modify relationships between clinical and biological AD stages.

Abstract Background Neurofilament light (NF-L), chitinase-3-like protein 1 (YKL-40), and neurogranin (Ng) are utilized as biomarkers for Alzheimer’s disease (AD), to monitor axonal damage, astroglial activation, and synaptic degeneration, respectively. Here we performed genome-wide association study (GWAS) analyses using all three biomarkers as outcome. Methods DNA and cerebrospinal fluid (CSF) samples originated from the European Medical Information Framework AD Multimodal Biomarker Discovery (EMIF-AD MBD) study. Overlapping genotype/phenotype data were available for n=671 (NF-L), 677 (YKL-40), and 672 (Ng) individuals. GWAS analyses applied linear regression models adjusting for relevant covariates. Findings We identify novel genome-wide significant associations with markers in TMEM106B and CSF levels of NF-L. Additional novel signals were observed with DNA variants in CPOX and CSF levels of YKL-40. Lastly, we confirmed previous work suggesting that YKL-40 levels are regulated by cis protein quantitative trait loci (pQTL) in CHI3L1 . Interpretation Our study provides important new insights into the genetic architecture underlying inter-individual variation in all three tested AD-related CSF biomarkers. In particular, our data shed light on the sequence of events regarding the initiation and progression of neuropathological processes relevant in AD.

Abstract INTRODUCTION Although frontotemporal dementia (FTD) with right anterior temporal lobe (RATL) predominance has been recognized, a uniform description of the syndrome is still missing. This multicenter study aims to establish a cohesive clinical phenotype. METHODS Retrospective clinical data from 18 centers across 12 countries yielded 360 FTD patients with predominant RATL atrophy through initial neuroimaging assessments. RESULTS Common symptoms included mental rigidity/preoccupations (78%), disinhibition/socially inappropriate behavior (74%), naming/word‐finding difficulties (70%), memory deficits (67%), apathy (65%), loss of empathy (65%), and face‐recognition deficits (60%). Real‐life examples unveiled impairments regarding landmarks, smells, sounds, tastes, and bodily sensations (74%). Cognitive test scores indicated deficits in emotion, people, social interactions, and visual semantics however, lacked objective assessments for mental rigidity and preoccupations. DISCUSSION This study cumulates the largest RATL cohort unveiling unique RATL symptoms subdued in prior diagnostic guidelines. Our novel approach, combining real‐life examples with cognitive tests, offers clinicians a comprehensive toolkit for managing these patients. Highlights This project is the first international collaboration and largest reported cohort. Further efforts are warranted for precise nomenclature reflecting neural mechanisms. Our results will serve as a clinical guideline for early and accurate diagnoses.

Abstract INTRODUCTION Unraveling how Alzheimer's disease (AD) genetic risk is related to neuropathological heterogeneity, and whether this occurs through specific biological pathways, is a key step toward precision medicine. METHODS We computed pathway‐specific genetic risk scores (GRSs) in non‐demented individuals and investigated how AD risk variants predict cerebrospinal fluid (CSF) and imaging biomarkers reflecting AD pathology, cardiovascular, white matter integrity, and brain connectivity. RESULTS CSF amyloidbeta and phosphorylated tau were related to most GRSs. Inflammatory pathways were associated with cerebrovascular disease, whereas quantitative measures of white matter lesion and microstructure integrity were predicted by clearance and migration pathways. Functional connectivity alterations were related to genetic variants involved in signal transduction and synaptic communication. DISCUSSION This study reveals distinct genetic risk profiles in association with specific pathophysiological aspects in predementia stages of AD, unraveling the biological substrates of the heterogeneity of AD‐associated endophenotypes and promoting a step forward in disease understanding and development of personalized therapies. Highlights Polygenic risk for Alzheimer's disease encompasses six biological pathways that can be quantified with pathway‐specific genetic risk scores, and differentially relate to cerebrospinal fluid and imaging biomarkers. Inflammatory pathways are mostly related to cerebrovascular burden. White matter health is associated with pathways of clearance and membrane integrity, whereas functional connectivity measures are related to signal transduction and synaptic communication pathways.

Abstract INTRODUCTION The established link between DNA methylation and pathophysiology of dementia, along with its potential role as a molecular mediator of lifestyle and environmental influences, positions blood‐derived DNA methylation as a promising tool for early dementia risk detection. METHODS In conjunction with an extensive array of machine learning techniques, we employed whole blood genome‐wide DNA methylation data as a surrogate for 14 modifiable and non‐modifiable factors in the assessment of dementia risk in independent dementia cohorts. RESULTS We established a multivariate methylation risk score (MMRS) for identifying mild cognitive impairment cross‐sectionally, independent of age and sex ( P = 2.0 × 10 −3 ). This score significantly predicted the prospective development of cognitive impairments in independent studies of Alzheimer's disease (hazard ratio for Rey's Auditory Verbal Learning Test (RAVLT)‐Learning = 2.47) and Parkinson's disease (hazard ratio for MCI/dementia = 2.59). DISCUSSION Our work shows the potential of employing blood‐derived DNA methylation data in the assessment of dementia risk. Highlights We used whole blood DNA methylation as a surrogate for 14 dementia risk factors. Created a multivariate methylation risk score for predicting cognitive impairment. Emphasized the role of machine learning and omics data in predicting dementia. The score predicts cognitive impairment development at the population level.

Background: The population who reaches the extreme age of 100 years is growing. At this age, dementia incidence is high and cognitive functioning is variable and influenced by sensory impairments. Appropriate cognitive testing requires normative data generated specifically for this group. Currently, these are lacking. We set out to generate norms for neuropsychological tests in cognitively healthy centenarians while taking sensory impairments into account. Methods: We included 235 centenarians (71.5% female) from the 100-plus Study, who self-reported to be cognitively healthy, which was confirmed by an informant and a trained researcher. Normative data were generated for 15 tests that evaluate global cognition, pre-morbid intelligence, attention, language, memory, executive and visuo-spatial functions by multiple linear regressions and/or percentiles. Centenarians with vision and/or hearing impairments were excluded for tests that required these faculties. Results: Subjects scored on average 25.6 (SD=3.1) (range 17-30, interquartile-range 24-28) points on the MMSE. Vision problems and fatigue often complicated the ability to complete tests, and these problems explained 41% and 22% of the missing test scores respectively, whereas hearing problems (4%) and task incomprehension (6%) only rarely did. Sex and age showed a limited association with test performance, whereas educational level was associated with performance on the majority of the tests. Conclusions: Normative data for the centenarian population is provided, while taking age-related sensory impairments into consideration. Results indicate that, next to vision impairments, fatigue and education level should be taken into account when assessing cognitive functioning in centenarians.

BACKGROUND: Although the prevalence of dementia increases exponentially with age, some individuals reach >100 years with fully retained cognitive abilities. To identify the characteristics associated with the escape or delay of cognitive decline, we initiated the 100-plus Study (www.100plus.nl). METHODS: The 100-plus Study is an on-going prospective cohort study of Dutch centenarians who self-reported to be cognitively healthy, and family members. We collect demographics, life-history, medical history, genealogy, neuropsychological data and blood samples. Centenarians are followed annually until death. PET-MRI scans and feces donation is optional. Almost 30% of the centenarians agreed to post-mortem brain donation. RESULTS: The first 300 centenarians (25% males) included in the cohort came from higher socio-economic classes and had higher levels of education compared to their birth-cohort; alcohol consumption of centenarians was similar, and most males smoked during their lifetime. At baseline, the centenarians had a median MMSE score of 25 points (IQR: 22.0-27.5); the large majority lived independently, retained hearing and vision abilities and was independently mobile. Mortality was associated with cognitive functioning: centenarians with a baseline MMSE score ≥26 and <26 points had a mortality-rate of respectively 0.19 and 0.54 in the second year after baseline (p=0.003). The cohort was 2.1-fold enriched with the neuroprotective APOE-ε2 allele relative to 60-80 year-old population controls (p=4.8x10-7), APOE-ε3 was unchanged and APOE-ε4 was 2.3-fold depleted (p=6.3x10-7). CONCLUSIONS: The 100-plus Study cohort represents cognitively healthy centenarians. Comprehensive characterization of this cohort might reveal protective factors that explain the pathophysiology of long-term preserved cognitive health.

Background: Amyloid-β PET and CSF Aβ42 yield discordant results in 10-20% of patients, possibly providing unique information. Although the predictive power of demographic, clinical, genetic and imaging features for amyloid-positivity has previously been investigated, it is unknown whether these features differentially predict amyloid-β status based on PET or CSF, or whether this differs by disease stage. Methods: We included 768 patients (subjective cognitive decline (SCD, n=194), mild cognitive impairment (MCI, n=127), dementia (AD and non-AD, n=447) with amyloid-β PET and CSF Aβ42 measurement within one year. 97(13%) patients had discordant PET/CSF amyloid-β; status. We performed parallel random forest models predicting separately PET and CSF status using 17 patient features (demographics, APOE4 positivity, CSF (p)tau, cognitive performance, and MRI visual ratings) in the total patient group and stratified by syndrome diagnosis. Thereafter, we selected features with the highest variable importance measure (VIM) as input for logistic regression models, where amyloid status on either PET or CSF was predicted by (i) the selected patient feature, and (ii) the patient feature adjusted for the status of the other amyloid modality. Results: APOE4, CSF tau and p-tau had highest VIM for PET and CSF in all groups. In the amyloid-adjusted logistic regression models, p-tau was a significant predictor for PET-amyloid in SCD (OR=1.02[1.01-1.04], pFDR=0.03), MCI (OR=1.05[1.02-1.07], pFDR<0.01) and dementia (OR=1.04[1.03-1.05], pFDR<0.001), but not for CSF-amyloid. APOE4 (OR=3.07[1.33-7.07], punc<0.01) was associated with CSF-amyloid in SCD, while it was only predictive for PET-amyloid in MCI (OR=9.44[2.93,30.39], pFDR<0.01). Worse MMSE scores (OR=1.21[1.03-1.41], punc=0.02) were associated to CSF-amyloid status in SCD, whereas worse memory (OR=1.17[1.05-1.31], pFDR=0.02) only predicted PET positivity in dementia. Conclusion: Amyloid status based on either PET or CSF was predicted by different patient features and this varied by disease stage, suggesting that PET-CSF discordance yields unique information. The stronger associations of both APOE4 carriership and worse memory z-scores with CSF-amyloid in SCD suggests that CSF-amyloid is more sensitive early in the disease course. The higher predictive value of CSF p-tau for a positive PET scan suggests that PET is more specific to AD pathology. These findings can influence the choice between amyloid biomarkers in future studies or trials.

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.