Abstract Introduction Progress in understanding and management of vascular cognitive impairment (VCI) has been hampered by lack of consensus on diagnosis, reflecting the use of multiple different assessment protocols. A large multinational group of clinicians and researchers participated in a two‐phase Vascular Impairment of Cognition Classification Consensus Study (VICCCS) to agree on principles (VICCCS‐1) and protocols (VICCCS‐2) for diagnosis of VCI. We present VICCCS‐2. Methods We used VICCCS‐1 principles and published diagnostic guidelines as points of reference for an online Delphi survey aimed at achieving consensus on clinical diagnosis of VCI. Results Six survey rounds comprising 65–79 participants agreed guidelines for diagnosis of VICCCS‐revised mild and major forms of VCI and endorsed the National Institute of Neurological Disorders–Canadian Stroke Network neuropsychological assessment protocols and recommendations for imaging. Discussion The VICCCS‐2 suggests standardized use of the National Institute of Neurological Disorders–Canadian Stroke Network recommendations on neuropsychological and imaging assessment for diagnosis of VCI so as to promote research collaboration.

There are no generally accepted protocols for post-mortem assessment in cases of suspected vascular cognitive impairment. Neuropathologists from seven UK centres have collaborated in the development of a set of vascular cognitive impairment neuropathology guidelines (VCING), representing a validated consensus approach to the post-mortem assessment and scoring of cerebrovascular disease in relation to vascular cognitive impairment. The development had three stages: (i) agreement on a sampling protocol and scoring criteria, through a series of Delphi method surveys; (ii) determination of inter-rater reliability for each type of pathology in each region sampled (Gwet’s AC2 coefficient); and (iii) empirical testing and validation of the criteria, by blinded post-mortem assessment of brain tissue from 113 individuals (55 to 100 years) without significant neurodegenerative disease who had had formal cognitive assessments within 12 months of death. Fourteen different vessel and parenchymal pathologies were assessed in 13 brain regions. Almost perfect agreement (AC2 > 0.8) was found when the agreed criteria were used for assessment of leptomeningeal, cortical and capillary cerebral amyloid angiopathy, large infarcts, lacunar infarcts, microhaemorrhage, larger haemorrhage, fibrinoid necrosis, microaneurysms, perivascular space dilation, perivascular haemosiderin leakage, and myelin loss. There was more variability (but still reasonably good agreement) in assessment of the severity of arteriolosclerosis (0.45–0.91) and microinfarcts (0.52–0.84). Regression analyses were undertaken to identify the best predictors of cognitive impairment. Seven pathologies—leptomeningeal cerebral amyloid angiopathy, large infarcts, lacunar infarcts, microinfarcts, arteriolosclerosis, perivascular space dilation and myelin loss—predicted cognitive impairment. Multivariable logistic regression determined the best predictive models of cognitive impairment. The preferred model included moderate/severe occipital leptomeningeal cerebral amyloid angiopathy, moderate/severe arteriolosclerosis in occipital white matter, and at least one large infarct (area under the receiver operating characteristic curve 77%). The presence of 0, 1, 2 or 3 of these features resulted in predicted probabilities of vascular cognitive impairment of 16%, 43%, 73% or 95%, respectively. We have developed VCING criteria that are reproducible and clinically predictive. Assuming our model can be validated in an independent dataset, we believe that this will be helpful for neuropathologists in reporting a low, intermediate or high likelihood that cerebrovascular disease contributed to cognitive impairment.

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 Dementia is multifactorial with Alzheimer (AD) and vascular (VaD) pathologies making the largest contributions. Genome-wide association studies (GWAS) have identified over 70 genetic risk loci for AD but the genomic determinants of other dementias, including VaD remain understudied. We hypothesize that common forms of dementia will share genetic risk factors and conducted the largest GWAS to date of “all-cause dementia” (ACD) and examined the genetic overlap with VaD. Our dataset includes 809,299 individuals from European, African, Asian, and Hispanic ancestries with 46,902 and 8,702 cases of ACD and VaD, respectively. We replicated known AD loci at genome-wide significance for both ACD and VaD and conducted bioinformatic analyses to prioritize genes that are likely functionally relevant, and shared with closely related traits and risk factors. For ACD, novel loci identified were associated with energy transport ( SEMA4D ), neuronal excitability ( ANO3 ), amyloid deposition in the brain ( RBFOX1 ), and MRI markers of small vessel disease ( HBEGF ). Novel VaD loci were associated with hypertension, diabetes, and neuron maintenance ( SPRY2, FOXA2, AJAP1 , and PSMA3 ). Our study identified genetic risks underlying all-cause dementia, demonstrating overlap with neurodegenerative processes, vascular risk factors (Type-II diabetes, blood pressure, lipid) and cerebral small vessel disease. These novel insights could lead to new prevention and treatment strategies for all dementias.