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 Background Genetics plays a major role in Alzheimer’s Disease (AD). To date, 40 genes associated with AD have been identified, although most remain undiscovered. Clinical, neuropathological and genetic variability might impact genetic discoveries and complicate dissection of the biological pathways underlying AD. Methods GR@ACE is a genome-wide study of dementia and its clinical endophenotypes that encompasses 4,120 cases and 3,289 controls from Spain. GR@ACE phenotypes were defined according to AD’s clinical certainty and the presence of vascular co-morbidity. To explore whether clinical endophenotypes reflect variation in underlying biological pathways, we first assessed the impact of known AD loci across endophenotypes to generate three loci categories. Next, we incorporated gene co-expression data and conducted pathway analysis on each category. To assess the impact of heterogeneity in the GWAS findings, the GR@ACE series were meta-analyzed with: 1) genotype-level data from dbGaP (N=21,235); and 2) summary statistics from IGAP Stages I and II (n=61,571 and n=81,455 respectively). Findings We classified known AD loci in three categories, which might reflect the disease clinical heterogeneity, from vascular and mixed forms to pure AD pathology. Immune system pathways were detected in all categories. Intriguingly, vascular processes were only detected as a causal mechanism in probable AD. A meta-analysis of GR@ACE with additional GWAS datasets revealed the ANKRD31-rs4704171 signal in the HMGCR genomic region. We confirmed NDUFAF6-rs10098778 and SCIMP -rs7225151, which were previously detected by IGAP, to be suggestive signals. We also confirmed CD33-rs3865444 to be genome-wide significant. Interpretation The regulation of vasculature is a prominent causal component of probable AD. In that context, cerebral amyloid angiopathy, the unique identified link between the vascular and amyloid hypotheses, deserves further investigation. The GR@ACE meta-analysis revealed novel AD genetic signals. GWAS results are strongly driven by the presence of clinical heterogeneity in the AD series. Funding Grifols SA, Fundación bancaria “La Caixa”, Fundació ACE and ISCIII (Instituto de Salud Carlos III).

Second-generation tau tracers for positron emission tomography (PET) show high affinity for paired helical filaments tau deposits characteristic of Alzheimer´s disease and low off-target binding. Differences in their chemical structure though may lead to variations in their regional tau uptake and off-target signal. In this work, we aimed to compare the in-vivo uptake of tau tracers [18F]PI-2620 and [18F]RO948 in the early stages of the AD continuum. Data from the TAU-PET FACEHBI clinical trial (EUDRA-CT 2021–000473-83) were analyzed. All participants were non-demented and underwent tau imaging with [18F]PI-2620 and [18F]RO948 PET within 3 months, amyloid imaging with [18F]Florbetaben and brain magnetic resonance imaging. Tau PET standardized uptake values ratios (SUVR) were calculated in Braak and typical off-target regions using the inferior cerebellar cortex as a reference region. The cohort consisted of 18 individuals with subjective cognitive decline (n = 13) and mild cognitive impairment (n = 5), with centiloid values ranging from 17 to 159. Both tau tracers showed similar tau pathology distribution but presented a distinct off-target signal pattern on visual read. SUVR measurements for [18F]PI-2620 and [18F]RO948 were highly correlated in all Braak regions (R2 range [0.65–0.80]). Regarding off-target signal, [18F]PI-2620 had higher SUVRs in vascular structures, and [18F]RO948 had higher SUVRs in the skull/meninges. In a cohort of individuals at early stages of the AD continuum, tau PET tracers [18F]PI-2620 and [18F]RO948 showed similar in-vivo uptake in all Braak regions and distinct off-target signal. These preliminary results support the development of standardized quantification scales for tau deposition that are tracer-independent. AEMPS EudraCT 2021–000473-83. Registered 30 December 2021.

Background: Alzheimer’s disease (AD) dementia and mild cognitive impairment (MCI) are currently underdiagnosed in the community, and early detection of cognitive deficits is crucial for timely intervention. FACEmemory®, the first completely self-administered online memory test with voice recognition, has been launched as an accessible tool to detect such deficits. This study aims to investigate the neuropsychological associations between FACEmemory subscores and cognitive composites derived from traditional paper-and-pencil neuropsychological tests and to develop an optimal algorithm using FACEmemory data and demographics to discriminate cognitively healthy (CH) individuals from those with MCI. Methods: A total of 669 participants (266 CH, 206 non-amnestic MCI [naMCI], and 197 amnestic MCI [aMCI]) were included. Multiple linear regression analyses were conducted using a cognitive composite as the dependent variable and FACEmemory subscores and demographic data (age, sex, and schooling) as independent variables. Machine learning models were compared to identify an optimal algorithm for distinguishing between CH and MCI (whole MCI, aMCI, and naMCI). Results: Multiple regression analyses showed associations between FACEmemory scores and the domains of memory (ρ = 0.67), executive functions (ρ = 0.63), visuospatial/visuoperceptual abilities (ρ = 0.55), language (ρ = 0.43), praxis (ρ = 0.52), and attention (ρ = 0.31). An optimal algorithm distinguished between CH and aMCI, achieving a FACEmemory cutoff score of 44.5, with sensitivity and specificity values of 0.81 and 0.72, respectively. Conclusions: FACEmemory is a promising online tool for identifying early cognitive impairment, particularly aMCI. It may contribute to addressing the underdiagnosis of MCI and dementia in the community and in promoting preventive strategies.

Optical coherence tomography (OCT) enables high-resolution imaging of ocular structures in health and disease. Choroid thickness (CT) is a key vascular retinal parameter that can be assessed by OCT and might be relevant in the evaluation of the vascular component of cognitive decline. We aimed to investigate CT changes in a large cohort of individuals cognitive unimpaired (CU), with mild cognitive impairment due to Alzheimer's (MCI-AD), mild cognitive impairment due to cerebrovascular disease (MCI-Va), Alzheimer's disease dementia (ADD), and vascular dementia (VaD). Clinical, demographical, ophthalmological and OCT data from the Neuro-ophthalmological Research at Fundació ACE (NORFACE) project were analyzed. CT was assessed in the macula across nine Early Treatment Diabetic Retinopathy Study (ETDRS) quadrants, average thickness, total volume, and subfoveal choroidal thickness. Differences of CT among the five diagnostic groups were assessed in a multivariate regression model, adjusting for demographic and cardiovascular risk factors and OCT image quality. A comparison between manual and automatic CT measurements in a subset of participants was also performed. The study cohort comprised 1,280 participants: 301 CU, 196 MCI-AD, 112 MCI-Va, 578 ADD, and 93 VaD. CT was significantly increased in individuals with cognitive impairment compared to those CU, particularly in the VaD and MCI-Va groups and in the peripheral ETDRS regions. No significant differences were found in inner superior, center and subfoveal choroidal thickness. The interaction of sex and diagnosis had no effect in differentiating CT. Mini-Mental State Examination (MMSE) scores were not correlated to CT. Manual and automated CT measurements showed good reliability. Our findings indicated that peripheral choroidal thickening, especially in patients with cerebrovascular disease, may serve as a potential choroidal biomarker for cognitive decline and suggest different pathogenic pathways in AD and VaD. Further research is required to explore CT as a reliable ocular biomarker for cognitive impairment.