Alzheimer’s disease (AD) is characterized by the spread of tau pathology throughout the cerebral cortex. This spreading pattern was thought to be fairly consistent across individuals, although recent work has demonstrated substantial variability in the population with AD. Using tau-positron emission tomography scans from 1,612 individuals, we identified 4 distinct spatiotemporal trajectories of tau pathology, ranging in prevalence from 18 to 33%. We replicated previously described limbic-predominant and medial temporal lobe-sparing patterns, while also discovering posterior and lateral temporal patterns resembling atypical clinical variants of AD. These ‘subtypes’ were stable during longitudinal follow-up and were replicated in a separate sample using a different radiotracer. The subtypes presented with distinct demographic and cognitive profiles and differing longitudinal outcomes. Additionally, network diffusion models implied that pathology originates and spreads through distinct corticolimbic networks in the different subtypes. Together, our results suggest that variation in tau pathology is common and systematic, perhaps warranting a re-examination of the notion of ‘typical AD’ and a revisiting of tau pathological staging. Systematic characterization of longitudinal tau variability in human Alzheimer’s disease using an unbiased subtyping algorithm reveals four trajectories of tau deposition with distinct clinical features.

Objective To determine the in vivo cortical spreading pattern of tau and amyloid and to establish positron emission tomography (PET) image‐based tau staging in the Alzheimer disease (AD) spectrum. Methods We included 195 participants (53 AD, 52 amnestic mild cognitive impairment [MCI], 23 nonamnestic MCI, and 67 healthy controls) who underwent 2 PET scans ( 18 F‐florbetaben for amyloid‐β and 18 F‐AV‐1451 for tau). We assumed that regions with earlier appearances of pathology may show increased binding in a greater number of participants and acquired spreading order of tau accumulation by sorting the regional frequencies of involvement. We classified each participant into image‐based tau stage based on the Z score of the composite region for each stage. Results Tau accumulation was most frequently observed in the medial temporal regions and spread stepwise to the basal and lateral temporal, inferior parietal, posterior cingulate, and other association cortices, and then ultimately to the primary cortical regions. In contrast, amyloid accumulation was found with similar frequency in the diffuse neocortical areas and then finally spread to the medial temporal regions. The image‐based tau stage correlated with the general cognitive status, whereas cortical thinning was found only in the advanced tau stages: medial temporal region in stage V and widespread cortex in stage VI. Interpretation Our PET study replicated postmortem spreading patterns of tau and amyloid‐β pathologies. Unlike the diffuse accumulation of amyloid throughout the neocortex, tau spreading occurred in a stepwise fashion through the networks. Image‐based tau staging may be useful for the objective assessment of AD progression. Ann Neurol 2016;80:247–258

Importance

 The positron emission tomography (PET) tracer [¹⁸F]flortaucipir allows in vivo quantification of paired helical filament tau, a core neuropathological feature of Alzheimer disease (AD), but its diagnostic utility is unclear. 

Objective

 To examine the discriminative accuracy of [¹⁸F]flortaucipir for AD vs non-AD neurodegenerative disorders. 

Design, Setting, and Participants

 In this cross-sectional study, 719 participants were recruited from 3 dementia centers in South Korea, Sweden, and the United States between June 2014 and November 2017 (160 cognitively normal controls, 126 patients with mild cognitive impairment [MCI], of whom 65.9% were amyloid-β [Aβ] positive [ie, MCI due to AD], 179 patients with AD dementia, and 254 patients with various non-AD neurodegenerative disorders). 

Exposures

 The index test was the [¹⁸F]flortaucipir PET standardized uptake value ratio (SUVR) in 5 predefined regions of interest (ROIs). Cut points for tau positivity were determined using the mean +2 SDs observed in controls and Youden Index for the contrast AD dementia vs controls. 

Main Outcomes and Measures

 The reference standard was the clinical diagnosis determined at the specialized memory centers. In the primary analysis, the discriminative accuracy (ie, sensitivity and specificity) of [¹⁸F]flortaucipir was examined for AD dementia vs all non-AD neurodegenerative disorders. In secondary analyses, the area under the curve (AUC) of [¹⁸F]flortaucipir SUVR was compared with 3 established magnetic resonance imaging measures (hippocampal volumes and AD signature and whole-brain cortical thickness), and sensitivity and specificity of [¹⁸F]flortaucipir in MCI due to AD vs non-AD neurodegenerative disorders were determined. 

Results

 Among 719 participants, the overall mean (SD) age was 68.8 (9.2) years and 48.4% were male. The proportions of patients who were amyloid-β positive were 26.3%, 65.9%, 100%, and 23.8% among cognitively normal controls, patients with MCI, patients with AD dementia, and patients with non-AD neurodegenerative disorders, respectively. [¹⁸F]flortaucipir uptake in the medial-basal and lateral temporal cortex showed 89.9% (95% CI, 84.6%-93.9%) sensitivity and 90.6% (95% CI, 86.3%-93.9%) specificity using the threshold based on controls (SUVR, 1.34), and 96.8% (95% CI, 92.0%-99.1%) sensitivity and 87.9% (95% CI, 81.9%-92.4%) specificity using the Youden Index–derived cutoff (SUVR, 1.27) for distinguishing AD dementia from all non-AD neurodegenerative disorders. The AUCs for all 5 [¹⁸F]flortaucipir ROIs were higher (AUC range, 0.92-0.95) compared with the 3 volumetric MRI measures (AUC range, 0.63-0.75; all ROIsP < .001). Diagnostic performance of the 5 [¹⁸F]flortaucipir ROIs were lower in MCI due to AD (AUC range, 0.75-0.84). 

Conclusions and Relevance

 Among patients with established diagnoses at a memory disorder clinic, [¹⁸F]flortaucipir PET was able to discriminate AD from other neurodegenerative diseases. The accuracy and potential utility of this test in patient care require further research in clinically more representative populations.

Neuroinflammation is a pathological hallmark of Alzheimer's disease, but its role in cognitive impairment and its course of development during the disease are largely unknown. To address these unknowns, we used positron emission tomography with 11C-PBR28 to measure translocator protein 18 kDa (TSPO), a putative biomarker for inflammation. Patients with Alzheimer's disease, patients with mild cognitive impairment and older control subjects were also scanned with 11C-Pittsburgh Compound B to measure amyloid burden. Twenty-nine amyloid-positive patients (19 Alzheimer's, 10 mild cognitive impairment) and 13 amyloid-negative control subjects were studied. The primary goal of this study was to determine whether TSPO binding is elevated in patients with Alzheimer's disease, and the secondary goal was to determine whether TSPO binding correlates with neuropsychological measures, grey matter volume, 11C-Pittsburgh Compound B binding, or age of onset. Patients with Alzheimer's disease, but not those with mild cognitive impairment, had greater 11C-PBR28 binding in cortical brain regions than controls. The largest differences were seen in the parietal and temporal cortices, with no difference in subcortical regions or cerebellum. 11C-PBR28 binding inversely correlated with performance on Folstein Mini-Mental State Examination, Clinical Dementia Rating Scale Sum of Boxes, Logical Memory Immediate (Wechsler Memory Scale Third Edition), Trail Making part B and Block Design (Wechsler Adult Intelligence Scale Third Edition) tasks, with the largest correlations observed in the inferior parietal lobule. 11C-PBR28 binding also inversely correlated with grey matter volume. Early-onset (<65 years) patients had greater 11C-PBR28 binding than late-onset patients, and in parietal cortex and striatum 11C-PBR28 binding correlated with lower age of onset. Partial volume corrected and uncorrected results were generally in agreement; however, the correlation between 11C-PBR28 and 11C-Pittsburgh Compound B binding was seen only after partial volume correction. The results suggest that neuroinflammation, indicated by increased 11C-PBR28 binding to TSPO, occurs after conversion of mild cognitive impairment to Alzheimer's disease and worsens with disease progression. Greater inflammation may contribute to the precipitous disease course typically seen in early-onset patients. 11C-PBR28 may be useful in longitudinal studies to mark the conversion from mild cognitive impairment or to assess response to experimental treatments of Alzheimer's disease.

Objective:

 To investigate the topographical distribution of tau pathology and its effect on functional and structural changes in patients with Alzheimer disease (AD) and mild cognitive impairment (MCI) by using ¹⁸F-AV-1451 PET. 

Methods:

 We included 20 patients with AD, 15 patients with MCI, and 20 healthy controls, and performed neuropsychological function tests, MRI, as well as ¹⁸F-florbetaben (for amyloid) and ¹⁸F-AV-1451 (for tau) PET scans. By using the regional volume-of-interest masks extracted from MRIs, regional binding values of standardized uptake value ratios and volumes were measured. We compared regional binding values among 3 diagnostic groups and identified correlations among the regional binding values, performance in each cognitive function test, and regional atrophy. 

Results:

 ¹⁸F-AV-1451 binding was increased only in the entorhinal cortex in patients with MCI, while patients with AD exhibited greater binding in most cortical regions. In the 35 patients with MCI and AD, ¹⁸F-AV-1451 binding in most of the neocortex increased with a worsening of global cognitive function. The visual and verbal memory functions were associated with the extent of ¹⁸F-AV-1451 binding, especially in the medial temporal regions. The ¹⁸F-AV-1451 binding also correlated with the severity of regional atrophy of the cerebral cortex. 

Conclusions:

 Tau PET imaging with ¹⁸F-AV-1451 could serve as an in vivo biomarker for the evaluation of AD-related tau pathology and monitoring disease progression. The accumulation of pathologic tau is more closely related to functional and structural deterioration in the AD spectrum than β-amyloid.

Second-generation radioligands for translocator protein (TSPO), an inflammation marker, are confounded by the codominant rs6971 polymorphism that affects binding affinity. The resulting three groups are homozygous for high-affinity state (HH), homozygous for low-affinity state (LL), or heterozygous (HL). We tested if in vitro binding to leukocytes distinguished TSPO genotypes and if genotype could affect clinical studies using the TSPO radioligand [ 11 C]PBR28. In vitro binding to leukocytes and [ 11 C]PBR28 brain imaging were performed in 27 human subjects with known TSPO genotype. Specific [ 3 H]PBR28 binding was measured in prefrontal cortex of 45 schizophrenia patients and 47 controls. Leukocyte binding to PBR28 predicted genotype in all subjects. Brain uptake was ~40% higher in HH than HL subjects. Specific [ 3 H]PBR28 binding in LL controls was negligible, while HH controls had ~80% higher binding than HL controls. After excluding LL subjects, specific binding was 16% greater in schizophrenia patients than controls. This difference was insignificant by itself ( P = 0.085), but was significant after correcting for TSPO genotype ( P = 0.011). Our results show that TSPO genotype influences PBR28 binding in vitro and in vivo. Correcting for this genotype increased statistical power in our postmortem study and is recommended for in vivo positron emission tomography studies.

Alzheimer disease (AD) is associated with an increase in the brain of the 18-kDa translocator protein (TSPO), which is overexpressed in activated microglia and reactive astrocytes. Measuring the density of TSPO with PET typically requires absolute quantitation with arterial blood sampling, because a reference region devoid of TSPO does not exist in the brain. We sought to determine whether a simple ratio method could substitute for absolute quantitation of binding with ¹¹C-PBR28, a second-generation radioligand for TSPO. Methods:¹¹C-PBR28 PET imaging was performed in 21 healthy controls, 11 individuals with mild cognitive impairment, and 25 AD patients. Group differences in ¹¹C-PBR28 binding were compared using 2 methods. The first was the gold standard method of calculating total distribution volume (V_T), using the 2-tissue-compartment model with the arterial input function, corrected for plasma-free fraction of radiotracer (f_P). The second method used a ratio of brain uptake in target regions to that in cerebellum—that is, standardized uptake value ratio (SUVR). Results: Using absolute quantitation, we confirmed that TSPO binding (V_T/f_P) was greater in AD patients than in healthy controls in expected temporoparietal regions and was not significantly different among the 3 groups in the cerebellum. When the cerebellum was used as a pseudo-reference region, the SUVR method detected greater binding in AD patients than controls in the same regions as absolute quantification and in 1 additional region, suggesting SUVR may have greater sensitivity. Coefficients of variation of SUVR measurements were about two-thirds lower than those of absolute quantification, and the resulting statistical significance was much higher for SUVR when comparing AD and healthy controls (e.g., P < 0.0005 for SUVR vs. P = 0.023 for V_T/f_P in combined middle and inferior temporal cortex). Conclusion: To measure TSPO density in AD patients and control subjects, a simple ratio method SUVR can substitute for, and may even be more sensitive than, absolute quantitation. The SUVR method is expected to improve subject tolerability by allowing shorter scanning time and not requiring arterial catheterization. In addition, this ratio method allows smaller sample sizes for comparable statistical significance because of the relatively low variability of the ratio values.

In Alzheimer's disease, tau pathology spreads hierarchically from the inferior temporal lobe throughout the cortex, ensuing cognitive decline and dementia. Similarly, circumscribed patterns of pathological tau have been observed in normal ageing and small vessel disease, suggesting a spatially ordered distribution of tau pathology across normal ageing and different diseases. In vitro findings suggest that pathological tau may spread 'prion-like' across neuronal connections in an activity-dependent manner. Supporting this notion, functional brain networks show a spatial correspondence to tau deposition patterns. However, it remains unclear whether higher network-connectivity facilitates tau propagation. To address this, we included 55 normal aged elderly (i.e. cognitively normal, amyloid-negative), 50 Alzheimer's disease patients (i.e. amyloid-positive) covering the preclinical to dementia spectrum, as well as 36 patients with pure (i.e. amyloid-negative) vascular cognitive impairment due to small vessel disease. All subjects were assessed with AV1451 tau-PET and resting-state functional MRI. Within each group, we computed atlas-based resting-state functional MRI functional connectivity across 400 regions of interest covering the entire neocortex. Using the same atlas, we also assessed within each group the covariance of tau-PET levels among the 400 regions of interest. We found that higher resting-state functional MRI assessed functional connectivity between any given region of interest pair was associated with higher covariance in tau-PET binding in corresponding regions of interest. This result was consistently found in normal ageing, Alzheimer's disease and vascular cognitive impairment. In particular, inferior temporal tau-hotspots, as defined by highest tau-PET uptake, showed high predictive value of tau-PET levels in functionally closely connected regions of interest. These associations between functional connectivity and tau-PET uptake were detected regardless of presence of dementia symptoms (mild cognitive impairment or dementia), amyloid deposition (as assessed by amyloid-PET) or small vessel disease. Our findings suggest that higher functional connectivity between brain regions is associated with shared tau-levels, supporting the view of prion-like tau spreading facilitated by neural activity.

Tau positron emission tomography (PET) tracers have proven useful for the differential diagnosis of dementia, but their utility for predicting cognitive change is unclear.To examine the prognostic accuracy of baseline fluorine 18 (18F)-flortaucipir and [18F]RO948 (tau) PET in individuals across the Alzheimer disease (AD) clinical spectrum and to perform a head-to-head comparison against established magnetic resonance imaging (MRI) and amyloid PET markers.This prognostic study collected data from 8 cohorts in South Korea, Sweden, and the US from June 1, 2014, to February 28, 2021, with a mean (SD) follow-up of 1.9 (0.8) years. A total of 1431 participants were recruited from memory clinics, clinical trials, or cohort studies; 673 were cognitively unimpaired (CU group; 253 [37.6%] positive for amyloid-β [Aβ]), 443 had mild cognitive impairment (MCI group; 271 [61.2%] positive for Aβ), and 315 had a clinical diagnosis of AD dementia (315 [100%] positive for Aβ).[18F]Flortaucipir PET in the discovery cohort (n = 1135) or [18F]RO948 PET in the replication cohort (n = 296), T1-weighted MRI (n = 1431), and amyloid PET (n = 1329) at baseline and repeated Mini-Mental State Examination (MMSE) evaluation.Baseline [18F]flortaucipir/[18F]RO948 PET retention within a temporal region of interest, MRI-based AD-signature cortical thickness, and amyloid PET Centiloids were used to predict changes in MMSE using linear mixed-effects models adjusted for age, sex, education, and cohort. Mediation/interaction analyses tested whether associations between baseline tau PET and cognitive change were mediated by baseline MRI measures and whether age, sex, and APOE genotype modified these associations.Among 1431 participants, the mean (SD) age was 71.2 (8.8) years; 751 (52.5%) were male. Findings for [18F]flortaucipir PET predicted longitudinal changes in MMSE, and effect sizes were stronger than for AD-signature cortical thickness and amyloid PET across all participants (R2, 0.35 [tau PET] vs 0.24 [MRI] vs 0.17 [amyloid PET]; P < .001, bootstrapped for difference) in the Aβ-positive MCI group (R2, 0.25 [tau PET] vs 0.15 [MRI] vs 0.07 [amyloid PET]; P < .001, bootstrapped for difference) and in the Aβ-positive CU group (R2, 0.16 [tau PET] vs 0.08 [MRI] vs 0.08 [amyloid PET]; P < .001, bootstrapped for difference). These findings were replicated in the [18F]RO948 PET cohort. MRI mediated the association between [18F]flortaucipir PET and MMSE in the groups with AD dementia (33.4% [95% CI, 15.5%-60.0%] of the total effect) and Aβ-positive MCI (13.6% [95% CI, 0.0%-28.0%] of the total effect), but not the Aβ-positive CU group (3.7% [95% CI, -17.5% to 39.0%]; P = .71). Age (t = -2.28; P = .02), but not sex (t = 0.92; P = .36) or APOE genotype (t = 1.06; P = .29) modified the association between baseline [18F]flortaucipir PET and cognitive change, such that older individuals showed faster cognitive decline at similar tau PET levels.The findings of this prognostic study suggest that tau PET is a promising tool for predicting cognitive change that is superior to amyloid PET and MRI and may support the prognostic process in preclinical and prodromal stages of AD.

It is a growing concern that outcomes of neuroimaging studies often cannot be replicated. To counteract this, the magnetic resonance (MR) neuroimaging community has promoted acquisition standards and created data sharing platforms, based on a consensus on how to organize and share MR neuroimaging data. Here, we take a similar approach to positron emission tomography (PET) data. To facilitate comparison of findings across studies, we first recommend publication standards for tracer characteristics, image acquisition, image preprocessing, and outcome estimation for PET neuroimaging data. The co-authors of this paper, representing more than 25 PET centers worldwide, voted to classify information as mandatory, recommended, or optional. Second, we describe a framework to facilitate data archiving and data sharing within and across centers. Because of the high cost of PET neuroimaging studies, sample sizes tend to be small and relatively few sites worldwide have the required multidisciplinary expertise to properly conduct and analyze PET studies. Data sharing will make it easier to combine datasets from different centers to achieve larger sample sizes and stronger statistical power to test hypotheses. The combining of datasets from different centers may be enhanced by adoption of a common set of best practices in data acquisition and analysis.