Abstract Introduction We estimated the age‐specific duration of the preclinical, prodromal, and dementia stages of Alzheimer's disease (AD) and the influence of sex, setting, apolipoprotein E ( APOE ) genotype, and cerebrospinal fluid tau on disease duration. Methods We performed multistate modeling in a combined sample of 6 cohorts (n = 3268) with death as the end stage and estimated the preclinical, prodromal, and dementia stage duration. Results The overall AD duration varied between 24 years (age 60) and 15 years (age 80). For individuals presenting with preclinical AD, age 70, the estimated preclinical AD duration was 10 years, prodromal AD 4 years, and dementia 6 years. Male sex, clinical setting, APOE ε4 allele carriership, and abnormal cerebrospinal fluid tau were associated with a shorter duration, and these effects depended on disease stage. Discussion Estimates of AD disease duration become more accurate if age, sex, setting, APOE , and cerebrospinal fluid tau are taken into account. This will be relevant for clinical practice and trial design.

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.

Alzheimer's disease (AD) is the most prevalent neurodegenerative disorder and the most common form of dementia in the elderly. Susceptibility to AD is considerably determined by genetic factors which hitherto were primarily identified using case-control designs. Elucidating the genetic architecture of additional AD-related phenotypic traits, ideally those linked to the underlying disease process, holds great promise in gaining deeper insights into the genetic basis of AD and in developing better clinical prediction models. To this end, we generated genome-wide single-nucleotide polymorphism (SNP) genotyping data in 931 participants of the European Medical Information Framework Alzheimer's Disease Multimodal Biomarker Discovery (EMIF-AD MBD) sample to search for novel genetic determinants of AD biomarker variability. Specifically, we performed genome-wide association study (GWAS) analyses on 16 traits, including 14 measures of amyloid-beta (Aβ) and tau-protein species in the cerebrospinal fluid (CSF). In addition to confirming the well-established effects of apolipoprotein E (APOE) on diagnostic outcome and phenotypes related to Aβ42, we detected novel potential signals in the zinc finger homeobox 3 (ZFHX3) for CSF-Aβ38 and CSF-Aβ40 levels, and confirmed the previously described sex-specific association between SNPs in geminin coiled-coil domain containing (GMNC) and CSF-tau. Utilizing the results from independent case-control AD GWAS to construct polygenic risk scores (PRS) revealed that AD risk variants only explain a small fraction of CSF biomarker variability. In conclusion, our study represents a detailed first account of GWAS analyses on CSF-Aβ and -tau related traits in the EMIF-AD MBD dataset. In subsequent work, we will utilize the genomics data generated here in GWAS of other AD-relevant clinical outcomes ascertained in this unique dataset.