Background Alzheimer's disease is a common debilitating dementia with known heritability, for which 20 late onset susceptibility loci have been identified, but more remain to be discovered. This study sought to identify new susceptibility genes, using an alternative gene-wide analytical approach which tests for patterns of association within genes, in the powerful genome-wide association dataset of the International Genomics of Alzheimer's Project Consortium, comprising over 7 m genotypes from 25,580 Alzheimer's cases and 48,466 controls. Principal Findings In addition to earlier reported genes, we detected genome-wide significant loci on chromosomes 8 (TP53INP1, p = 1.4×10−6) and 14 (IGHV1-67 p = 7.9×10−8) which indexed novel susceptibility loci. Significance The additional genes identified in this study, have an array of functions previously implicated in Alzheimer's disease, including aspects of energy metabolism, protein degradation and the immune system and add further weight to these pathways as potential therapeutic targets in Alzheimer's disease.

Loss of TREM2 function impairs phagocytosis and correlates with decreased soluble TREM2 in biological fluids of patients with neurodegenerative disorders.

Research Article3 March 2016Open Access Transparent process sTREM2 cerebrospinal fluid levels are a potential biomarker for microglia activity in early-stage Alzheimer's disease and associate with neuronal injury markers Marc Suárez-Calvet Marc Suárez-Calvet BioMedical Center (BMC), Biochemistry, Ludwig-Maximilians-University Munich, Munich, Germany German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE) Munich, Munich, Germany Search for more papers by this author Gernot Kleinberger Gernot Kleinberger BioMedical Center (BMC), Biochemistry, Ludwig-Maximilians-University Munich, Munich, Germany Munich Cluster for Systems Neurology (SyNergy), Munich, Germany Search for more papers by this author Miguel Ángel Araque Caballero Miguel Ángel Araque Caballero Institute for Stroke and Dementia Research, Klinikum der Universität München, Ludwig-Maximilians-University Munich, Munich, Germany Search for more papers by this author Matthias Brendel Matthias Brendel Department of Nuclear Medicine, Klinikum der Universität München, Ludwig-Maximilians-University Munich, Munich, Germany Search for more papers by this author Axel Rominger Axel Rominger Munich Cluster for Systems Neurology (SyNergy), Munich, Germany Department of Nuclear Medicine, Klinikum der Universität München, Ludwig-Maximilians-University Munich, Munich, Germany Search for more papers by this author Daniel Alcolea Daniel Alcolea Department of Neurology, Institut d'Investigacions Biomèdiques, Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Universitat Autònoma de Barcelona, Barcelona, Spain Center for Networked Biomedical Research for Neurodegenerative Diseases, CIBERNED, Madrid, Spain Search for more papers by this author Juan Fortea Juan Fortea Department of Neurology, Institut d'Investigacions Biomèdiques, Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Universitat Autònoma de Barcelona, Barcelona, Spain Center for Networked Biomedical Research for Neurodegenerative Diseases, CIBERNED, Madrid, Spain Search for more papers by this author Alberto Lleó Alberto Lleó Department of Neurology, Institut d'Investigacions Biomèdiques, Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Universitat Autònoma de Barcelona, Barcelona, Spain Center for Networked Biomedical Research for Neurodegenerative Diseases, CIBERNED, Madrid, Spain Search for more papers by this author Rafael Blesa Rafael Blesa Department of Neurology, Institut d'Investigacions Biomèdiques, Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Universitat Autònoma de Barcelona, Barcelona, Spain Center for Networked Biomedical Research for Neurodegenerative Diseases, CIBERNED, Madrid, Spain Search for more papers by this author Juan Domingo Gispert Juan Domingo Gispert Clinical and Neuroimaging Departments, Barcelona Beta Brain Research Center, Pasqual Maragall Foundation, Barcelona, Spain Centro de Investigación Biomédica en Red de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina (CIBER-BBN), Barcelona, Spain Search for more papers by this author Raquel Sánchez-Valle Raquel Sánchez-Valle Alzheimer's Disease and Other Cognitive Disorders Unit, Neurology Service, ICN Hospital Clinic i Universitari, Barcelona, Spain Institut d'Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer (IDIBAPS), Barcelona, Spain Search for more papers by this author Anna Antonell Anna Antonell Alzheimer's Disease and Other Cognitive Disorders Unit, Neurology Service, ICN Hospital Clinic i Universitari, Barcelona, Spain Institut d'Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer (IDIBAPS), Barcelona, Spain Search for more papers by this author Lorena Rami Lorena Rami Alzheimer's Disease and Other Cognitive Disorders Unit, Neurology Service, ICN Hospital Clinic i Universitari, Barcelona, Spain Institut d'Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer (IDIBAPS), Barcelona, Spain Search for more papers by this author José L Molinuevo José L Molinuevo Clinical and Neuroimaging Departments, Barcelona Beta Brain Research Center, Pasqual Maragall Foundation, Barcelona, Spain Centro de Investigación Biomédica en Red de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina (CIBER-BBN), Barcelona, Spain Alzheimer's Disease and Other Cognitive Disorders Unit, Neurology Service, ICN Hospital Clinic i Universitari, Barcelona, Spain Institut d'Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer (IDIBAPS), Barcelona, Spain Search for more papers by this author Frederic Brosseron Frederic Brosseron German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Bonn, Germany Search for more papers by this author Andreas Traschütz Andreas Traschütz Neurology Department, Universitätsklinikum Bonn, Bonn, Germany Search for more papers by this author Michael T Heneka Michael T Heneka German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Bonn, Germany Neurology Department, Universitätsklinikum Bonn, Bonn, Germany Search for more papers by this author Hanne Struyfs Hanne Struyfs Reference Center for Biological Markers of Dementia (BIODEM), Laboratory of Neurochemistry and Behavior, Institute Born-Bunge, University of Antwerp, Antwerp, Belgium Department of Neurology and Memory Clinic, Hospital Network Antwerp (ZNA) Middelheim and Hoge Beuken, Antwerp, Belgium Search for more papers by this author Sebastiaan Engelborghs Sebastiaan Engelborghs Reference Center for Biological Markers of Dementia (BIODEM), Laboratory of Neurochemistry and Behavior, Institute Born-Bunge, University of Antwerp, Antwerp, Belgium Department of Neurology and Memory Clinic, Hospital Network Antwerp (ZNA) Middelheim and Hoge Beuken, Antwerp, Belgium Search for more papers by this author Kristel Sleegers Kristel Sleegers Neurodegenerative Brain Diseases Group, Department of Molecular Genetics, VIB, Antwerp, Belgium Laboratory of Neurogenetics, Institute Born-Bunge, University of Antwerp, Antwerp, Belgium Search for more papers by this author Christine Van Broeckhoven Christine Van Broeckhoven Neurodegenerative Brain Diseases Group, Department of Molecular Genetics, VIB, Antwerp, Belgium Laboratory of Neurogenetics, Institute Born-Bunge, University of Antwerp, Antwerp, Belgium Search for more papers by this author Henrik Zetterberg Henrik Zetterberg Clinical Neurochemistry Lab, Institute of Neuroscience and Physiology, The Sahlgrenska Academy at the University of Gothenburg, Mölndal, Sweden Reta Lila Weston Laboratories and Department of Molecular Neuroscience, UCL Institute of Neurology, London, UK Search for more papers by this author Bengt Nellgård Bengt Nellgård Department of Anaesthesiology and Intensive Care, Institute of Clinical Sciences, Sahlgrenska Academy, Gothenburg University, Gothenburg, Sweden Search for more papers by this author Kaj Blennow Kaj Blennow Clinical Neurochemistry Lab, Institute of Neuroscience and Physiology, The Sahlgrenska Academy at the University of Gothenburg, Mölndal, Sweden Search for more papers by this author Alexander Crispin Alexander Crispin Institute of Medical Informatics, Biometry, and Epidemiology, Munich, Germany Search for more papers by this author Michael Ewers Corresponding Author Michael Ewers Institute for Stroke and Dementia Research, Klinikum der Universität München, Ludwig-Maximilians-University Munich, Munich, Germany Search for more papers by this author Christian Haass Corresponding Author Christian Haass BioMedical Center (BMC), Biochemistry, Ludwig-Maximilians-University Munich, Munich, Germany German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE) Munich, Munich, Germany Munich Cluster for Systems Neurology (SyNergy), Munich, Germany Search for more papers by this author Marc Suárez-Calvet Marc Suárez-Calvet BioMedical Center (BMC), Biochemistry, Ludwig-Maximilians-University Munich, Munich, Germany German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE) Munich, Munich, Germany Search for more papers by this author Gernot Kleinberger Gernot Kleinberger BioMedical Center (BMC), Biochemistry, Ludwig-Maximilians-University Munich, Munich, Germany Munich Cluster for Systems Neurology (SyNergy), Munich, Germany Search for more papers by this author Miguel Ángel Araque Caballero Miguel Ángel Araque Caballero Institute for Stroke and Dementia Research, Klinikum der Universität München, Ludwig-Maximilians-University Munich, Munich, Germany Search for more papers by this author Matthias Brendel Matthias Brendel Department of Nuclear Medicine, Klinikum der Universität München, Ludwig-Maximilians-University Munich, Munich, Germany Search for more papers by this author Axel Rominger Axel Rominger Munich Cluster for Systems Neurology (SyNergy), Munich, Germany Department of Nuclear Medicine, Klinikum der Universität München, Ludwig-Maximilians-University Munich, Munich, Germany Search for more papers by this author Daniel Alcolea Daniel Alcolea Department of Neurology, Institut d'Investigacions Biomèdiques, Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Universitat Autònoma de Barcelona, Barcelona, Spain Center for Networked Biomedical Research for Neurodegenerative Diseases, CIBERNED, Madrid, Spain Search for more papers by this author Juan Fortea Juan Fortea Department of Neurology, Institut d'Investigacions Biomèdiques, Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Universitat Autònoma de Barcelona, Barcelona, Spain Center for Networked Biomedical Research for Neurodegenerative Diseases, CIBERNED, Madrid, Spain Search for more papers by this author Alberto Lleó Alberto Lleó Department of Neurology, Institut d'Investigacions Biomèdiques, Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Universitat Autònoma de Barcelona, Barcelona, Spain Center for Networked Biomedical Research for Neurodegenerative Diseases, CIBERNED, Madrid, Spain Search for more papers by this author Rafael Blesa Rafael Blesa Department of Neurology, Institut d'Investigacions Biomèdiques, Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Universitat Autònoma de Barcelona, Barcelona, Spain Center for Networked Biomedical Research for Neurodegenerative Diseases, CIBERNED, Madrid, Spain Search for more papers by this author Juan Domingo Gispert Juan Domingo Gispert Clinical and Neuroimaging Departments, Barcelona Beta Brain Research Center, Pasqual Maragall Foundation, Barcelona, Spain Centro de Investigación Biomédica en Red de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina (CIBER-BBN), Barcelona, Spain Search for more papers by this author Raquel Sánchez-Valle Raquel Sánchez-Valle Alzheimer's Disease and Other Cognitive Disorders Unit, Neurology Service, ICN Hospital Clinic i Universitari, Barcelona, Spain Institut d'Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer (IDIBAPS), Barcelona, Spain Search for more papers by this author Anna Antonell Anna Antonell Alzheimer's Disease and Other Cognitive Disorders Unit, Neurology Service, ICN Hospital Clinic i Universitari, Barcelona, Spain Institut d'Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer (IDIBAPS), Barcelona, Spain Search for more papers by this author Lorena Rami Lorena Rami Alzheimer's Disease and Other Cognitive Disorders Unit, Neurology Service, ICN Hospital Clinic i Universitari, Barcelona, Spain Institut d'Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer (IDIBAPS), Barcelona, Spain Search for more papers by this author José L Molinuevo José L Molinuevo Clinical and Neuroimaging Departments, Barcelona Beta Brain Research Center, Pasqual Maragall Foundation, Barcelona, Spain Centro de Investigación Biomédica en Red de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina (CIBER-BBN), Barcelona, Spain Alzheimer's Disease and Other Cognitive Disorders Unit, Neurology Service, ICN Hospital Clinic i Universitari, Barcelona, Spain Institut d'Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer (IDIBAPS), Barcelona, Spain Search for more papers by this author Frederic Brosseron Frederic Brosseron German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Bonn, Germany Search for more papers by this author Andreas Traschütz Andreas Traschütz Neurology Department, Universitätsklinikum Bonn, Bonn, Germany Search for more papers by this author Michael T Heneka Michael T Heneka German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Bonn, Germany Neurology Department, Universitätsklinikum Bonn, Bonn, Germany Search for more papers by this author Hanne Struyfs Hanne Struyfs Reference Center for Biological Markers of Dementia (BIODEM), Laboratory of Neurochemistry and Behavior, Institute Born-Bunge, University of Antwerp, Antwerp, Belgium Department of Neurology and Memory Clinic, Hospital Network Antwerp (ZNA) Middelheim and Hoge Beuken, Antwerp, Belgium Search for more papers by this author Sebastiaan Engelborghs Sebastiaan Engelborghs Reference Center for Biological Markers of Dementia (BIODEM), Laboratory of Neurochemistry and Behavior, Institute Born-Bunge, University of Antwerp, Antwerp, Belgium Department of Neurology and Memory Clinic, Hospital Network Antwerp (ZNA) Middelheim and Hoge Beuken, Antwerp, Belgium Search for more papers by this author Kristel Sleegers Kristel Sleegers Neurodegenerative Brain Diseases Group, Department of Molecular Genetics, VIB, Antwerp, Belgium Laboratory of Neurogenetics, Institute Born-Bunge, University of Antwerp, Antwerp, Belgium Search for more papers by this author Christine Van Broeckhoven Christine Van Broeckhoven Neurodegenerative Brain Diseases Group, Department of Molecular Genetics, VIB, Antwerp, Belgium Laboratory of Neurogenetics, Institute Born-Bunge, University of Antwerp, Antwerp, Belgium Search for more papers by this author Henrik Zetterberg Henrik Zetterberg Clinical Neurochemistry Lab, Institute of Neuroscience and Physiology, The Sahlgrenska Academy at the University of Gothenburg, Mölndal, Sweden Reta Lila Weston Laboratories and Department of Molecular Neuroscience, UCL Institute of Neurology, London, UK Search for more papers by this author Bengt Nellgård Bengt Nellgård Department of Anaesthesiology and Intensive Care, Institute of Clinical Sciences, Sahlgrenska Academy, Gothenburg University, Gothenburg, Sweden Search for more papers by this author Kaj Blennow Kaj Blennow Clinical Neurochemistry Lab, Institute of Neuroscience and Physiology, The Sahlgrenska Academy at the University of Gothenburg, Mölndal, Sweden Search for more papers by this author Alexander Crispin Alexander Crispin Institute of Medical Informatics, Biometry, and Epidemiology, Munich, Germany Search for more papers by this author Michael Ewers Corresponding Author Michael Ewers Institute for Stroke and Dementia Research, Klinikum der Universität München, Ludwig-Maximilians-University Munich, Munich, Germany Search for more papers by this author Christian Haass Corresponding Author Christian Haass BioMedical Center (BMC), Biochemistry, Ludwig-Maximilians-University Munich, Munich, Germany German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE) Munich, Munich, Germany Munich Cluster for Systems Neurology (SyNergy), Munich, Germany Search for more papers by this author Author Information Marc Suárez-Calvet1,2, Gernot Kleinberger1,3, Miguel Ángel Araque Caballero4, Matthias Brendel5, Axel Rominger3,5, Daniel Alcolea6,7, Juan Fortea6,7, Alberto Lleó6,7, Rafael Blesa6,7, Juan Domingo Gispert8,9, Raquel Sánchez-Valle10,11, Anna Antonell10,11, Lorena Rami10,11, José L Molinuevo8,9,10,11, Frederic Brosseron12, Andreas Traschütz13, Michael T Heneka12,13, Hanne Struyfs14,15, Sebastiaan Engelborghs14,15, Kristel Sleegers16,17, Christine Van Broeckhoven16,17, Henrik Zetterberg18,19, Bengt Nellgård20, Kaj Blennow18, Alexander Crispin21, Michael Ewers 4,‡ and Christian Haass 1,2,3,‡ 1BioMedical Center (BMC), Biochemistry, Ludwig-Maximilians-University Munich, Munich, Germany 2German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE) Munich, Munich, Germany 3Munich Cluster for Systems Neurology (SyNergy), Munich, Germany 4Institute for Stroke and Dementia Research, Klinikum der Universität München, Ludwig-Maximilians-University Munich, Munich, Germany 5Department of Nuclear Medicine, Klinikum der Universität München, Ludwig-Maximilians-University Munich, Munich, Germany 6Department of Neurology, Institut d'Investigacions Biomèdiques, Hospital de la Santa Creu i Sant Pau, Universitat Autònoma de Barcelona, Barcelona, Spain 7Center for Networked Biomedical Research for Neurodegenerative Diseases, CIBERNED, Madrid, Spain 8Clinical and Neuroimaging Departments, Barcelona Beta Brain Research Center, Pasqual Maragall Foundation, Barcelona, Spain 9Centro de Investigación Biomédica en Red de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina (CIBER-BBN), Barcelona, Spain 10Alzheimer's Disease and Other Cognitive Disorders Unit, Neurology Service, ICN Hospital Clinic i Universitari, Barcelona, Spain 11Institut d'Investigacions Biomèdiques August Pi i Sunyer (IDIBAPS), Barcelona, Spain 12German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), Bonn, Germany 13Neurology Department, Universitätsklinikum Bonn, Bonn, Germany 14Reference Center for Biological Markers of Dementia (BIODEM), Laboratory of Neurochemistry and Behavior, Institute Born-Bunge, University of Antwerp, Antwerp, Belgium 15Department of Neurology and Memory Clinic, Hospital Network Antwerp (ZNA) Middelheim and Hoge Beuken, Antwerp, Belgium 16Neurodegenerative Brain Diseases Group, Department of Molecular Genetics, VIB, Antwerp, Belgium 17Laboratory of Neurogenetics, Institute Born-Bunge, University of Antwerp, Antwerp, Belgium 18Clinical Neurochemistry Lab, Institute of Neuroscience and Physiology, The Sahlgrenska Academy at the University of Gothenburg, Mölndal, Sweden 19Reta Lila Weston Laboratories and Department of Molecular Neuroscience, UCL Institute of Neurology, London, UK 20Department of Anaesthesiology and Intensive Care, Institute of Clinical Sciences, Sahlgrenska Academy, Gothenburg University, Gothenburg, Sweden 21Institute of Medical Informatics, Biometry, and Epidemiology, Munich, Germany ‡These authors contributed equally to this study *Corresponding author. Tel: +49 89 4400 46221; Fax: +49 89 4400 46113; E-mail: [email protected] *Corresponding author. Tel: +49 89 4400 46549; Fax: +49 89 4400 46546; E-mail: [email protected] EMBO Mol Med (2016)8:466-476https://doi.org/10.15252/emmm.201506123 See also: SE Schindler & DM Holtzman (May 2016) PDFDownload PDF of article text and main figures. Peer ReviewDownload a summary of the editorial decision process including editorial decision letters, reviewer comments and author responses to feedback. ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinked InMendeleyWechatReddit Figures & Info Abstract TREM2 is an innate immune receptor expressed on the surface of microglia. Loss-of-function mutations of TREM2 are associated with increased risk of Alzheimer's disease (AD). TREM2 is a type-1 protein with an ectodomain that is proteolytically cleaved and released into the extracellular space as a soluble variant (sTREM2), which can be measured in the cerebrospinal fluid (CSF). In this cross-sectional multicenter study, we investigated whether CSF levels of sTREM2 are changed during the clinical course of AD, and in cognitively normal individuals with suspected non-AD pathology (SNAP). CSF sTREM2 levels were higher in mild cognitive impairment due to AD than in all other AD groups and controls. SNAP individuals also had significantly increased CSF sTREM2 compared to controls. Moreover, increased CSF sTREM2 levels were associated with higher CSF total tau and phospho-tau181P, which are markers of neuronal degeneration and tau pathology. Our data demonstrate that CSF sTREM2 levels are increased in the early symptomatic phase of AD, probably reflecting a corresponding change of the microglia activation status in response to neuronal degeneration. Synopsis TREM2 is an innate immune receptor selectively expressed by microglia in the brain. Measuring its soluble variant in the CSF (sTREM2) may be a candidate as a marker of microglial activity. This study aimed to investigate how CSF sTREM2 levels change during the course of Alzheimer's disease (AD). CSF sTREM2 levels are increased in the mild cognitive impairment (MCI) stage of AD compared to controls (P = 0.002), and to the preclinical (trend level, P = 0.062), and dementia stage of AD (P = 0.013). CSF sTREM2 levels are increased in individuals with suspected non-AD pathology (SNAP) compared to controls (P = 0.0004). CSF sTREM2 levels increase with aging. Increased CSF sTREM2 levels are associated with higher levels of T-tau and P-tau181P, markers of neuronal cell injury, and neurofibrillary tangles. Introduction Heterozygous missense mutations in the gene encoding the triggering receptor expressed on myeloid cells 2 (TREM2) have been recently described to significantly increase the risk of late onset Alzheimer's disease (AD) with an odds ratio similar to that of carrying an apolipoprotein E (APOE) ε4 allele (Guerreiro et al, 2013a; Jonsson et al, 2013). Heterozygous missense mutations in TREM2 also increase the risk for other neurodegenerative diseases (Borroni et al, 2013; Rayaprolu et al, 2013; Cuyvers et al, 2014), and homozygous loss-of-function mutations in TREM2 cause Nasu–Hakola disease (NHD) (Paloneva et al, 2002) and frontotemporal dementia (FTD)-like syndrome (Guerreiro et al, 2013b), which are both early-onset neurodegenerative diseases presenting as a frontal syndrome. Together, these findings indicate that TREM2 may be a common denominator in the pathogenesis of several different neurodegenerative diseases. TREM2 is a type-1 transmembrane glycoprotein with an immunoglobulin-like extracellular domain, one transmembrane domain and a short cytosolic tail (Klesney-Tait et al, 2006). It belongs to the TREM family of innate immune receptors and is expressed in cells of the monocytic lineage (Bouchon et al, 2001; Schmid et al, 2002; Paloneva et al, 2003; Kiialainen et al, 2005). In the central nervous system (CNS), it is selectively expressed by microglia and involved in regulating phagocytosis and removal of apoptotic neurons as well as in the inhibition of microglia proinflammatory response (Takahashi et al, 2005; Klesney-Tait et al, 2006; Hsieh et al, 2009; Wang et al, 2015). We have shown that loss-of-function of TREM2 impairs the phagocytic activity of microglial cells and reduces clearance of amyloid β-peptide (Aβ; Kleinberger et al, 2014), suggesting that TREM2 may play an important role in the development of AD pathology and neurodegeneration during the course of the disease. TREM2 undergoes proteolytic processing, releasing its ectodomain into the extracellular space as a soluble variant (sTREM2) via shedding by ADAM proteases (Wunderlich et al, 2013; Kleinberger et al, 2014), and can be detected in human plasma and cerebrospinal fluid (CSF) (Piccio et al, 2008; Kleinberger et al, 2014). Piccio et al found that CSF sTREM2 levels were increased in multiple sclerosis and other neurological inflammatory diseases (Piccio et al, 2008). We described that sTREM2 was almost undetectable in the CSF and plasma of a FTD-like patient carrying a homozygous TREM2 p.T66M mutation. This mutation leads to misfolding of the full-length protein, which accumulates within the endoplasmic reticulum. Due to the lack of cell surface transport, shedding is dramatically reduced, which explains the absence of sTREM2 in patients with the homozygous TREM2 p.T66M mutation (Kleinberger et al, 2014). In contrast, we observed a slight decrease in CSF sTREM2 levels in AD dementia patients compared to elderly cognitively normal subjects (Kleinberger et al, 2014). While our manuscript was under consideration, we learned that two groups independently found that CSF sTREM2 was increased in AD patients (Heslegrave et al, 2016; Piccio et al, 2016). Taken together, these results suggest that CSF sTREM2 levels are altered not only in subjects with TREM2 mutations but also in sporadic cases of neurodegenerative diseases. In AD, amyloid plaques and neurofibrillary tangles, the major pathological hallmarks of the disease, develop decades before the onset of clinical symptoms (Morris et al, 1996; Braak & Braak, 1997; Hulette et al, 1998; Price & Morris, 1999). Increased microglial activation and neuroinflammation frequently accompanies the early development of Aβ and tau pathology (Mosher & Wyss-Coray, 2014; Streit et al, 2014; Heneka et al, 2015; Tanzi, 2015). Since TREM2 is a key protein involved in the activation of microglia, the question arises whether TREM2 levels are pathologically altered in the early course of AD. If so, CSF sTREM2 would be an attractive biomarker candidate for tracking of the disease and as a potential outcome parameter for future clinical trials focusing on TREM2 and neuroinflammation. However, it is not known whether CSF sTREM2 levels change during the different stages of AD, a question that we addressed in the current study. The main aim of this cross-sectional multicenter study was to determine whether the levels of CSF sTREM2 change across the continuum of AD. We tested CSF TREM2 in subjects with preclinical AD, mild cognitive impairment (MCI) due to AD (MCI-AD), and AD dementia and controls, defined by clinical and CSF biomarker criteria as recommended by the National Institute on Aging-Alzheimer's Association (NIA-AA) criteria (Albert et al, 2011; McKhann et al, 2011; Sperling et al, 2011). We also tested whether CSF sTREM2 levels are associated with the core AD CSF biomarkers Aβ1–42, total tau (T-tau) and tau phosphorylated at threonine 181 (P-tau181P) (Blennow et al, 2010). As a secondary aim, we investigated whether CSF sTREM2 levels are altered in cognitively normal subjects with suspected non-AD pathology (SNAP) and MCI subjects without CSF biomarker evidence of AD pathology (MCI-noAD). SNAP is a recently defined diagnostic category that comprises those individuals with abnormal neurodegeneration biomarkers (T-tau and P-tau181P) but without evidence of underlying amyloidosis (Jack et al, 2012) and might thus represent neurodegenerative diseases different from AD. Results Study population The current study included 150 controls and 63 preclinical AD, 111 MCI-AD as well as 200 AD dementia subjects (Table 1). The diagnostic criteria of each group were defined according to the NIA-AA criteria, which uses a combination of clinical diagnosis and the CSF biomarker profile including Aβ1–42, T-tau, and P-tau181P (Albert et al, 2011; McKhann et al, 2011; Sperling et al, 2011). Decreased Aβ1–42 was a requisite for preclinical AD, and the combination of decreased Aβ1–42 and increased T-tau and/or P-tau181P for MCI-AD and AD dementia. The control group consisted of asymptomatic cognitively normal individuals with all three AD CSF core biomarkers within the normal range. The diagnostic criteria are described in more detail in the methods section. The cutoff values to define abnormal CSF values for each of the three AD CSF core biomarkers were defined for each center and are displayed in Appendix Table S1 (Antonell et al, 2011; Alcolea et al, 2014; Van der Mussele et al, 2014). Table 1. Demographic and clinical characteristics of the control and AD continuum groups Variable Control (n = 150) AD continuum (n = 374) P-value (group effect) Preclinical AD (n = 63) MCI-AD (n = 111) AD dementia (n = 200) Females, % 59 60 60 62 0.940 APOE ε4 carriers, % 21 58a 52a 62a <0.0001 Age, years 62.4 (11) 70.8 (11)a 74.3 (9)a 73.8 (10)a <0.0001 CSF biomarkers Aβ1–42, pg/ml 796 (159) 414 (98)a 426 (107)a 408 (113)a <0.0001 T-tau, pg/ml 218 (81) 450 (428)b 737 (410)a,c 920 (564)a,d,e <0.0001 P-tau181P, pg/ml 43 (12) 66 (39)a 95 (32)a,d 102 (44)a,d <0.0001 Aβ, amyloid β-peptide; AD, Alzheimer's disease; APOE, apolipoprotein E; CSF, cerebrospinal fluid; MCI-AD, MCI due to AD; P-tau181P, tau phosphorylated at threonine 181; T-tau, total tau. Data are expressed as percent (%) or mean (SD), as appropriate. Probability values (P) denote differences between groups. APOE genotype was available in 103 controls (69%), 39 preclinical AD (62%), 89 MCI-AD (80%), and 148 AD dementia (74%). Only Aβ1–42 values measured by the INNOTEST ELISA are included; Aβ1–42 values from Bonn group (measured with MSD platform) are excluded. Chi-square statistics were used for the group comparisons of gender and APOE ε4 carrier. One-way ANOVA was used to compare age and CSF biomarkers between groups. The P-values indicated in the last column refer to the group effects in these tests. Significant group effects were followed by Bonferroni-corrected pair-wise post hoc tests. a P < 0.0001 versus controls. b P = 0.002 versus controls. c P = 0.0001 versus preclinical AD. d P < 0.0001 versus preclinical AD. e P = 0.002 versus MCI-AD. The demographic and CSF core biomarkers values of control, preclinical AD, MCI-AD, and AD dementia subjects are shown in Table 1. All patients in the AD continuum group were older and had a higher frequency of APOE ε4 carriers than the control group. Age and APOE ε4 status did not differ between the three AD subcategories. As expected, groups differed with regard to their CSF biomarkers profiles. There were no differences in gender between groups. CSF sTREM2 is influenced by age Age was positively correlated with CSF sTREM2 in the pooled group of subjects (Pearson r = +0.391, P < 0.0001). The correlation was still significant when tested within each diagnostic group, including the control group (Pearson r = +0.177, P = 0.030), preclinical AD (Pearson r = +0.510, P < 0.0001), MCI-AD (Pearson r = +0.289, P = 0.002), and AD dementia (Pearson r = +0.310, P < 0.0001) (Fig 1). Levels of CSF sTREM2 were not significantly affected by gender (F1,521 = 0.1, P = 0.719) nor by APOE ε

Abstract Background The cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers amyloid beta 1–42, total tau, and phosphorylated tau are used increasingly for Alzheimer's disease (AD) research and patient management. However, there are large variations in biomarker measurements among and within laboratories. Methods Data from the first nine rounds of the Alzheimer's Association quality control program was used to define the extent and sources of analytical variability. In each round, three CSF samples prepared at the Clinical Neurochemistry Laboratory (Mölndal, Sweden) were analyzed by single‐analyte enzyme‐linked immunosorbent assay (ELISA), a multiplexing xMAP assay, or an immunoassay with electrochemoluminescence detection. Results A total of 84 laboratories participated. Coefficients of variation (CVs) between laboratories were around 20% to 30%; within‐run CVs, less than 5% to 10%; and longitudinal within‐laboratory CVs, 5% to 19%. Interestingly, longitudinal within‐laboratory CV differed between biomarkers at individual laboratories, suggesting that a component of it was assay dependent. Variability between kit lots and between laboratories both had a major influence on amyloid beta 1–42 measurements, but for total tau and phosphorylated tau, between‐kit lot effects were much less than between‐laboratory effects. Despite the measurement variability, the between‐laboratory consistency in classification of samples (using prehoc‐derived cutoffs for AD) was high (>90% in 15 of 18 samples for ELISA and in 12 of 18 samples for xMAP). Conclusions The overall variability remains too high to allow assignment of universal biomarker cutoff values for a specific intended use. Each laboratory must ensure longitudinal stability in its measurements and use internally qualified cutoff levels. Further standardization of laboratory procedures and improvement of kit performance will likely increase the usefulness of CSF AD biomarkers for researchers and clinicians.

BackgroundFrontotemporal dementia (FTD) is a complex disorder characterised by a broad range of clinical manifestations, differential pathological signatures, and genetic variability. Mutations in three genes—MAPT, GRN, and C9orf72—have been associated with FTD. We sought to identify novel genetic risk loci associated with the disorder.MethodsWe did a two-stage genome-wide association study on clinical FTD, analysing samples from 3526 patients with FTD and 9402 healthy controls. To reduce genetic heterogeneity, all participants were of European ancestry. In the discovery phase (samples from 2154 patients with FTD and 4308 controls), we did separate association analyses for each FTD subtype (behavioural variant FTD, semantic dementia, progressive non-fluent aphasia, and FTD overlapping with motor neuron disease [FTD-MND]), followed by a meta-analysis of the entire dataset. We carried forward replication of the novel suggestive loci in an independent sample series (samples from 1372 patients and 5094 controls) and then did joint phase and brain expression and methylation quantitative trait loci analyses for the associated (p<5 × 10−8) single-nucleotide polymorphisms.FindingsWe identified novel associations exceeding the genome-wide significance threshold (p<5 × 10−8). Combined (joint) analyses of discovery and replication phases showed genome-wide significant association at 6p21.3, HLA locus (immune system), for rs9268877 (p=1·05 × 10−8; odds ratio=1·204 [95% CI 1·11–1·30]), rs9268856 (p=5·51 × 10−9; 0·809 [0·76–0·86]) and rs1980493 (p value=1·57 × 10−8, 0·775 [0·69–0·86]) in the entire cohort. We also identified a potential novel locus at 11q14, encompassing RAB38/CTSC (the transcripts of which are related to lysosomal biology), for the behavioural FTD subtype for which joint analyses showed suggestive association for rs302668 (p=2·44 × 10−7; 0·814 [0·71–0·92]). Analysis of expression and methylation quantitative trait loci data suggested that these loci might affect expression and methylation in cis.InterpretationOur findings suggest that immune system processes (link to 6p21.3) and possibly lysosomal and autophagy pathways (link to 11q14) are potentially involved in FTD. Our findings need to be replicated to better define the association of the newly identified loci with disease and to shed light on the pathomechanisms contributing to FTD.FundingThe National Institute of Neurological Disorders and Stroke and National Institute on Aging, the Wellcome/MRC Centre on Parkinson's disease, Alzheimer's Research UK, and Texas Tech University Health Sciences Center.

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.

Large variability among Alzheimer's disease (AD) cases might impact genetic discoveries and complicate dissection of underlying biological pathways.Genome Research at Fundacio ACE (GR@ACE) is a genome-wide study of dementia and its clinical endophenotypes, defined based on AD's clinical certainty and vascular burden. We assessed the impact of known AD loci across endophenotypes to generate loci categories. We incorporated gene coexpression data and conducted pathway analysis per category. Finally, to evaluate the effect of heterogeneity in genetic studies, GR@ACE series were meta-analyzed with additional genome-wide association study data sets.We classified known AD loci into three categories, which might reflect the disease clinical heterogeneity. Vascular processes were only detected as a causal mechanism in probable AD. The meta-analysis strategy revealed the ANKRD31-rs4704171 and NDUFAF6-rs10098778 and confirmed SCIMP-rs7225151 and CD33-rs3865444.The regulation of vasculature is a prominent causal component of probable AD. GR@ACE meta-analysis revealed novel AD genetic signals, strongly driven by the presence of clinical heterogeneity in the AD series.

ABSTRACT BACKGROUND Disentangling the genetic constellation underlying Alzheimer’s disease (AD) is important. Doing so allows us to identify biological pathways underlying AD, point towards novel drug targets and use the variants for individualised risk predictions in disease modifying or prevention trials. In the present work we report on the largest genome-wide association study (GWAS) for AD risk to date and show the combined utility of proven AD loci for precision medicine using polygenic risk scores (PRS). METHODS Three sets of summary statistics were included in our meta-GWAS of AD: an Spanish case-control study (GR@ACE/DEGESCO study, n = 12,386), the case-control study of International Genomics of Alzheimer project (IGAP, n = 82,771) and the UK Biobank (UKB) AD-by-proxy case-control study (n=314,278). Using these resources, we performed a fixed-effects inverse-variance-weighted meta-analysis. Detected loci were confirmed in a replication study of 19,089 AD cases and 39,101 controls from 16 European-ancestry cohorts not previously used. We constructed a weighted PRS based on the 39 AD variants. PRS were generated by multiplying the genotype dosage of each risk allele for each variant by its respective weight, and then summing across all variants. We first validated it for AD in independent data (assessing effects of sub-threshold signal, diagnostic certainty, age at onset and sex) and tested its effect on risk (odds for disease) and age at onset in the GR@ACE/DEGESCO study. FINDINGS Using our meta-GWAS approach and follow-up analysis, we identified novel genome-wide significant associations of six genetic variants with AD risk (rs72835061 -CHRNE , rs2154481 -APP , rs876461 -PRKD3/NDUFAF7 , rs3935877 -PLCG2 and two missense variants: rs34173062/rs34674752 in SHARPIN gene) and confirmed a stop codon mutation in the IL34 gene increasing the risk of AD ( IL34-Tyr213Ter ), and two other variants in PLCG2 and HS3ST1 regions. This brings the total number of genetic variants associated with AD to 39 (excluding APOE ). The PRS based on these variants was associated with AD in an independent clinical AD-case control dataset (OR=1.30, per 1-SD increase in the PRS, 95%CI 1.18-1.44, p = 1.1×10 −7 ), a similar effect to that in the GR@ACE/DEGESCO (OR=1.27, 95%CI 1.23-1.32, p = 7.4×10 −39 ). We then explored the combined effects of these 39 variants in a PRS for AD risk and age-at-onset stratification in GR@ACE/DEGESCO. Excluding APOE , we observed a gradual risk increase over the 2% tiles; when comparing the extremes, those with the 2% highest risk had a 2.98-fold (95% CI 2.12–4.18, p = 3.2×10 −10 ) increased risk compared to those with the 2% lowest risk ( p = 5.9×10 −10 ). Using the PRS we identified APOE ε33 carriers with a similar risk as APOE ε 4 heterozygotes carriers, as well as APOE ε4 heterozygote carriers with a similar risk as APOE ε 4 homozygote. Considering age at onset; there was a 9-year difference between median onset of AD the lowest risk group and the highest risk group (82 vs 73 years; p = 1.6×10 −6 ); a 4-year median onset difference (81 vs 77 years; p = 6.9×10 −5 ) within APOE ε4 heterozygotes and a 5.5-year median onset difference (78.5 vs 73 years; p = 4.6×10 −5 ) within APOE ε4 carriers. INTERPRETATION We identified six novel genetic variants associated with AD-risk, among which one common APP variant. A PRS of all genetic loci reported to date could be a robust tool to predict the risk and age at onset of AD, beyond APOE alone. These properties make PRS instrumental in selecting individuals at risk in order to apply preventative strategies and might have potential use in diagnostic work-up.

Long runs of homozygosity (ROH) are contiguous stretches of homozygous genotypes, which are a footprint of inbreeding and recessive inheritance. The presence of recessive loci is suggested for Alzheimer's disease (AD); however, their search has been poorly assessed to date. To investigate homozygosity in AD, here we performed a fine-scale ROH analysis using 10 independent cohorts of European ancestry (11,919 AD cases and 9181 controls.) We detected an increase of homozygosity in AD cases compared to controls [βAVROH (CI 95%) = 0.070 (0.037-0.104); P = 3.91 × 10-5; βFROH (CI95%) = 0.043 (0.009-0.076); P = 0.013]. ROHs increasing the risk of AD (OR > 1) were significantly overrepresented compared to ROHs increasing protection (p < 2.20 × 10-16). A significant ROH association with AD risk was detected upstream the HS3ST1 locus (chr4:11,189,482‒11,305,456), (β (CI 95%) = 1.09 (0.48 ‒ 1.48), p value = 9.03 × 10-4), previously related to AD. Next, to search for recessive candidate variants in ROHs, we constructed a homozygosity map of inbred AD cases extracted from an outbred population and explored ROH regions in whole-exome sequencing data (N = 1449). We detected a candidate marker, rs117458494, mapped in the SPON1 locus, which has been previously associated with amyloid metabolism. Here, we provide a research framework to look for recessive variants in AD using outbred populations. Our results showed that AD cases have enriched homozygosity, suggesting that recessive effects may explain a proportion of AD heritability.

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.