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.

Minimally invasive biomarkers are urgently needed to detect molecular pathology in frontotemporal dementia (FTD) and amyotrophic lateral sclerosis (ALS). Here, we show that plasma extracellular vesicles (EVs) contain quantifiable amounts of TDP-43 and full-length tau, which allow the quantification of 3-repeat (3R) and 4-repeat (4R) tau isoforms. Plasma EV TDP-43 levels and EV 3R/4R tau ratios were determined in a cohort of 704 patients, including 37 genetically and 31 neuropathologically proven cases. Diagnostic groups comprised patients with TDP-43 proteinopathy ALS, 4R tauopathy progressive supranuclear palsy, behavior variant FTD (bvFTD) as a group with either tau or TDP-43 pathology, and healthy controls. EV tau ratios were low in progressive supranuclear palsy and high in bvFTD with tau pathology. EV TDP-43 levels were high in ALS and in bvFTD with TDP-43 pathology. Both markers discriminated between the diagnostic groups with area under the curve values >0.9, and between TDP-43 and tau pathology in bvFTD. Both markers strongly correlated with neurodegeneration, and clinical and neuropsychological markers of disease severity. Findings were replicated in an independent validation cohort of 292 patients including 34 genetically confirmed cases. Taken together, the combination of EV TDP-43 levels and EV 3R/4R tau ratios may aid the molecular diagnosis of FTD, FTD spectrum disorders and ALS, providing a potential biomarker to monitor disease progression and target engagement in clinical trials.

Blood-based biomarkers are a cost-effective and minimally invasive method for diagnosing the early and preclinical stages of amyloid positivity (AP). Our study aims to investigate our novel immunoprecipitation-immunoassay (IP-IA) as a test for predicting cognitive decline.

The present study aimed to investigate age-group-specific incidence rates and risk factors for depressive symptoms in the highest age groups.

We investigated the effects of apolipoprotein E (APOE) ε4 and its interactions with sociodemographic characteristics on cognitive measures in South Asians from the Diagnostic Assessment of Dementia for the Longitudinal Aging Study of India (LASI-DAD).

Abstract Neuroimaging markers based on Magnetic Resonance Imaging (MRI) combined with various other measures (such as informative covariates, vascular risks, brain activity, neuropsychological test etc.,) might provide useful predictions of clinical outcomes during progression towards Alzheimer’s disease (AD). The Bayesian approach aims to provide a trade-off by employing relevant features combinations to build decision support systems in clinical settings where uncertainties are relevant. We tested the approach in the MRI data across 959 subjects, aged 59-89 years and 453 subjects with available neuropsychological test scores and CSF biomarker status (amyloid-beta ( Aβ )42/40 & and phosphorylated tau (pTau)) from a large sample multi-centric observational cohort (DELCODE). In order to explore the beneficial combinations of information from different sources, we presented a MRI-based predictive modelling of memory performance and CSF biomarker status (positive or negative) in the healthy ageing group as well as subjects at risk of Alzheimer’s disease using a Gaussian process multikernel framework. Furthermore, we systematically evaluated predictive combinations of input feature sets and their model variations, i.e. (A) combinations of brain tissue classes and feature type (modulated vs. unmodulated), choices of filter size of smoothing (ranging from 0 to 15 mm full width at half maximum), and image resolution (1mm, 2mm, 4mm and 8mm); (B) incorporating demography and covariates (C) the impact of the size of the training data set (i.e., number of subjects); (D) the influence of reducing the dimensions of data and (E) choice of kernel types. Finally, the approach was tested to reveal individual cognitive scores at follow-up (up to 4 years) using the baseline features. The highest accuracy for memory performance prediction was obtained for a combination of neuroimaging markers, demographics, genetic information (ApoE4) and CSF-biomarkers explaining 57% of outcome variance in out of sample predictions. The best accuracy for Aβ 42 / 40 status classification was achieved for combination demographics, ApoE4 and memory score while usage of structural MRI improved the classification of individual patient’s pTau status.

The cognitive reserve (CR) hypothesis posits that individuals can differ in how their brain function is disrupted by pathology associated with aging and neurodegeneration. Here, we tested this hypothesis in the Alzheimer9s disease continuum using longitudinal data from 490 participants of the DELCODE multicentric observational study. Brain function was measured using task fMRI of visual memory encoding. Using a multivariate moderation analysis we identified a CR-related activity pattern underlying successful memory encoding that moderated the detrimental effect of AD pathological load on cognitive performance. CR was mainly represented by a more pronounced expression of the task-active network encompassing the default mode network (DMN), anterior cingulate cortex (ACC) and inferior temporal regions including the fusiform gyrus. We devised personalized fMRI-based CR scores that moderated the impact of AD pathology on cognitive performance and were positively associated with years of education. Furthermore, higher CR scores were associated with slower cognitive decline over time. Our findings suggest maintenance of core cognitive circuits including the DMN and ACC as the primary mechanism of CR. Individual brain activity levels of these areas during memory encoding have prognostic value for future cognitive decline.

1 A bstract Regular musical activity as a highly-stimulating lifestyle activity is proposed to be protective against age-related cognitive decline and Alzheimer’s disease (AD). This study investigated associations between lifelong regular musical instrument playing, late-life cognitive abilities and brain morphology in older adults. We show that musical activity over the life course is associated with better global cognition, working memory, executive functions, language, and visuospatial abilities accounting for reserve proxies. Playing music is not significantly associated with gray matter volume in regions most affected by aging and AD. Selectively in the musically active participants, multi-domain cognitive abilities were enhanced with preserved gray matter volume in frontal and temporal regions. Our correlational findings suggest that playing a musical instrument may improve the recruitment of existing brain resources to facilitate late-life cognitive capacities. We propose that engaging in regular musical activity could serve as a low-threshold multimodal enrichment strategy that may promote cognitive resilience in advanced age.

General cognitive function is a prominent human trait associated with many important life outcomes including longevity. The substantial heritability of general cognitive function is known to be polygenic, but it has had little explication in terms of the contributing genetic variants. Here, we combined cognitive and genetic data from the CHARGE and COGENT consortia, and UK Biobank (total N=280,360; age range = 16 to 102). We found 9,714 genome-wide significant SNPs (P<5 x 10-8) in 99 independent loci. Most showed clear evidence of functional importance. Among many novel genes associated with general cognitive function were SGCZ, ATXN1, MAPT, AUTS2, and P2RY6. Within the novel genetic loci were variants associated with neurodegenerative disorders, neurodevelopmental disorders, physical and psychiatric illnesses, brain structure, and BMI. Gene-based analyses found 536 genes significantly associated with general cognitive function; many were highly expressed in the brain, and associated with neurogenesis and dendrite gene sets. Genetic association results predicted up to 4% of general cognitive function variance in independent samples. There was significant genetic overlap between general cognitive function and information processing speed, as well as many health variables including longevity.