Abstract Though discovered over 100 years ago, the molecular foundation of sporadic Alzheimer’s disease (AD) remains elusive. To elucidate its complex nature, we constructed multiscale causal network models on a large human AD multi-omics dataset, integrating clinical features of AD, DNA variation, and gene and protein expression into probabilistic causal models that enabled detection and prioritization of high-confidence key drivers of AD, including the top predicted key driver VGF. Overexpression of neuropeptide precursor VGF in 5xFAD mice partially rescued beta-amyloid-mediated memory impairment and neuropathology. Molecular validation of network predictions downstream of VGF was achieved, with significant enrichment for homologous genes identified as differentially expressed in 5xFAD brains overexpressing VGF versus controls. Our findings support a causal and/or protective role for VGF in AD pathogenesis and progression. One sentence summary VGF protects against Alzheimer’s disease

Abstract Our understanding of the biological changes in the brain associated with Alzheimer’s disease (AD) pathology and cognitive impairment remains incomplete. To increase our understanding of these changes, we analyzed dorsolateral prefrontal cortex of control, asymptomatic AD, and AD brains from four different centers by label-free quantitative mass spectrometry and weighted protein co-expression analysis to obtain a consensus protein co-expression network of AD brain. This network consisted of 13 protein co-expression modules. Six of these modules correlated with amyloid-β plaque burden, tau neurofibrillary tangle burden, cognitive function, and clinical functional status, and were altered in asymptomatic AD, AD, or in both disease states. These six modules reflected synaptic, mitochondrial, sugar metabolism, extracellular matrix, cytoskeletal, and RNA binding/splicing biological functions. The identified protein network modules were preserved in a community-based cohort analyzed by a different quantitative mass spectrometry approach. They were also preserved in temporal lobe and precuneus brain regions. Some of the modules were influenced by aging, and showed changes in other neurodegenerative diseases such as frontotemporal dementia and corticobasal degeneration. The module most strongly associated with AD pathology and cognitive impairment was the sugar metabolism module. This module was enriched in AD genetic risk factors, and was also highly enriched in microglia and astrocyte protein markers associated with an anti-inflammatory state, suggesting that the biological functions it represents serve a protective role in AD. Proteins from the sugar metabolism module were increased in cerebrospinal fluid from asymptomatic AD and AD cases, highlighting their potential as biomarkers of the altered brain network. In this study of >2000 brains and nearly 400 cerebrospinal fluid samples by quantitative proteomics, we identify proteins and biological processes in AD brain that may serve as therapeutic targets and fluid biomarkers for the disease.

Abstract Robust and accessible biomarkers that can capture the heterogeneity of Alzheimer’s disease and its diverse pathological processes are urgently needed. Here, we undertook an investigation of Alzheimer’s disease cerebrospinal fluid (CSF) and plasma from the same subjects using three different proteomic platforms—SomaLogic SomaScan, Olink proximity extension assay, and tandem mass tag-based mass spectrometry—to assess which protein markers in these two biofluids may serve as reliable biomarkers of AD pathophysiology observed from unbiased brain proteomics studies. Median correlation of overlapping protein measurements across platforms in CSF ( r ∼0.7) and plasma ( r ∼0.6) was good, with more variability in plasma. The SomaScan technology provided the most measurements in plasma. Surprisingly, many proteins altered in AD CSF were found to be altered in the opposite direction in plasma, including important members of AD brain co-expression modules. An exception was SMOC1, a key member of the brain matrisome module associated with amyloid-β deposition in AD, which was found to be elevated in both CSF and plasma. Protein co-expression analysis on greater than 7000 protein measurements in CSF and 9500 protein measurements in plasma across all proteomic platforms revealed strong changes in modules related to autophagy, ubiquitination, and sugar metabolism in CSF, and endocytosis and the matrisome in plasma. Cross-platform and cross-biofluid proteomics represents a promising approach for AD biomarker development.

ABSTRACT Heterozygous variants in the glucocerebrosidase ( GBA ) gene are common and potent risk factors for Parkinson’s disease (PD). GBA also causes the autosomal recessive lysosomal storage disorder (LSD), Gaucher disease, and emerging evidence from human genetics implicates many other LSD genes in PD susceptibility. We have systemically tested 88 conserved fly homologs of 38 human LSD genes for requirements in the aging adult Drosophila brain and for potential genetic interactions with neurodegeneration caused by α-synuclein (αSyn), which forms Lewy body pathology in PD. Our screen identifies 15 genetic enhancers of αSyn-induced progressive locomotor dysfunction, following knockdown of fly homologs of GBA and other LSD genes with independent support as PD susceptibility factors from human genetics ( SCARB2, SMPD1, CTSD, GNPTAB, SLC17A5 ). For several genes, results from multiple alleles support dose-sensitivity and context-dependent pleiotropy in the presence or absence of αSyn. Homologs of 2 genes causing cholesterol storage disorders, Npc1a / NPC1 and Lip4 / LIPA , were independently confirmed as loss-of-function enhancers of αSyn-induced brain structural degeneration. The enzymes encoded by several modifier genes are upregulated in αSyn transgenic flies, based on unbiased proteomics, revealing a possible compensatory response. Overall, our results reinforce the important role of lysosomal genes in brain health and PD pathogenesis, and implicate several metabolic pathways, including cholesterol homeostasis, in αSyn-mediated neurodegeneration.

Due to alternative splicing, human protein-coding genes average over eight RNA isoforms, resulting in nearly four distinct protein coding sequences per gene. Long-read RNAseq (IsoSeq) enables more accurate quantification of isoforms, shedding light on their specific roles. To assess the medical relevance of measuring RNA isoform expression, we sequenced 12 aged human frontal cortices (6 Alzheimer's disease cases and 6 controls; 50% female) using one Oxford Nanopore PromethION flow cell per sample. Our study uncovered 53 new high-confidence RNA isoforms in medically relevant genes, including several where the new isoform was one of the most highly expressed for that gene. Specific examples include WDR4 (61%; microcephaly), MYL3 (44%; hypertrophic cardiomyopathy), and MTHFS (25%; major depression, schizophrenia, bipolar disorder). Other notable genes with new high-confidence isoforms include CPLX2 (10%; schizophrenia, epilepsy) and MAOB (9%; targeted for Parkinson's disease treatment). We identified 1,917 medically relevant genes expressing multiple isoforms in human frontal cortex, where 1,018 had multiple isoforms with different protein coding sequences, demonstrating the need to better understand how individual isoforms from a single gene body are involved in human health and disease, if at all. Exactly 98 of the 1,917 genes are implicated in brain-related diseases, including Alzheimer's disease genes such as APP (Aβ precursor protein; five), MAPT (tau protein; four), and BIN1 (eight). As proof of concept, we also found 99 differentially expressed RNA isoforms between Alzheimer's cases and controls, despite the genes themselves not exhibiting differential expression. Our findings highlight the significant knowledge gaps in RNA isoform diversity and their medical relevance. Deep long-read RNA sequencing will be necessary going forward to fully comprehend the medical relevance of individual isoforms for a "single" gene.

We report a highly significant correlation in brain proteome changes between Alzheimers disease (AD) and CRND8 APP695NL/F transgenic mice. However, integrating protein changes observed in the CRND8 mice with co-expression networks derived from human AD, reveals both conserved and divergent module changes. For the most highly conserved module (M42, matrisome) we find many proteins accumulate in plaques, cerebrovascular amyloid (CAA), dystrophic processes, or a combination thereof. Overexpression of two M42 proteins, midkine (Mdk) and pleiotrophin (PTN), in CRND8 mice brains leads to increased accumulation of A β ; in plaques and in CAA; further, recombinant MDK and PTN enhance A β ; aggregation into amyloid. Multiple M42 proteins, annotated as heparan sulfate binding proteins, bind to fibrillar A β 42 and a non-human amyloid fibril in vitro. Supporting this binding data, MDK and PTN co-accumulate with transthyretin (TTR) amyloid in the heart and islet amyloid polypeptide (IAPP) amyloid in the pancreas. Our findings establish several critical insights. Proteomic changes in modules observed in human AD brains define an A β ; amyloid responsome that is well conserved from mouse model to human. Further, distinct amyloid structures may serve as scaffolds, facilitating the co-accumulation of proteins with signaling functions. We hypothesize that this co-accumulation may contribute to downstream pathological sequalae. Overall, this contextualized understanding of proteomic changes and their interplay with amyloid deposition provides valuable insights into the complexity of AD pathogenesis and potential biomarkers and therapeutic targets.

Abstract We present an integrative proteomic strategy for the nomination and validation of proteins associated with cognitive resilience to Alzheimer’s disease (AD). Correlation network analysis across distinct stages of AD was used to prioritize protein modules linked to resilience. Neuritin (NRN1), a hub protein in a module associated with synaptic biology, was identified as a top candidate of resilience and selected for functional validation in cultured neurons. NRN1 provided dendritic spine resilience against amyloid-β (Aβ), and NRN1 blocked Aβ-induced neuronal hyperexcitability. The impact of exogenous NRN1 on the proteome of cultured neurons was assessed and integrated with the AD brain network. This revealed over-lapping synapse-related biology that linked NRN1-induced changes in cultured neurons with human pathways associated with AD resilience. Collectively, this highlights the utility of integrating the proteome from human brain and model systems to prioritize therapeutic targets that mediate resilience to AD.

Abstract The hallmark amyloid-β and tau deposition of Alzheimer’s disease (AD) represents only a fraction of its diverse pathophysiology. Molecular subtyping using large-scale -omic strategies can help resolve this biological heterogeneity. Using quantitative mass spectrometry, we measured ~8,000 proteins across >600 dorsolateral prefrontal cortex tissues from Religious Orders Study and Rush Memory and Aging Project participants with clinical diagnoses of no cognitive impairment, mild cognitive impairment (MCI), and AD dementia. Unbiased classification of MCI and AD cases based on individual proteomic profiles resolved three classes with expression differences across numerous cell types and biological ontologies. Two classes displayed molecular signatures atypical of those previously observed in AD neurodegeneration, such as elevated synaptic and decreased inflammatory markers. In one class, these atypical proteomic features were associated with clinical and pathological hallmarks of cognitive resilience. These results promise to better define disease heterogeneity within AD and meaningfully impact its diagnostic and therapeutic precision.

ABSTRACT Isolation and proteomic profiling of brain cell types, particularly neurons, pose several technical challenges which limit our ability to resolve distinct cellular phenotypes in neurological diseases. Therefore, we generated a novel mouse line that enables cell type-specific expression of a biotin ligase, TurboID, via Cre-lox strategy for in vivo proximity-dependent biotinylation of proteins. Using adenoviral-based and transgenic approaches, we show striking protein biotinylation in neuronal cell bodies and axons throughout the mouse brain. We quantified more than 2,000 neuron-derived proteins following enrichment that mapped to numerous subcellular compartments. Synaptic, transmembrane transporters, ion channel subunits, and disease-relevant druggable targets were among the most significantly enriched proteins. Remarkably, we resolved brain region-specific proteomic profiles of Camk2a neurons with distinct functional molecular signatures and disease associations that may underlie regional neuronal vulnerability. Leveraging the neuronal specificity of this in vivo biotinylation strategy, we used an antibody-based approach to uncover regionally unique patterns of neuron-derived signaling phospho-proteins and cytokines, particularly in the cortex and cerebellum. Our work provides a proteomic framework to investigate cell type-specific mechanisms driving physiological and pathological states of the brain as well as complex tissues beyond the brain.

CT1812 is a novel, brain penetrant small molecule modulator of the sigma-2 receptor (S2R) that is currently in clinical development for the treatment of Alzheimer's disease (AD). Preclinical and early clinical data show that, through S2R, CT1812 selectively prevents and displaces binding of amyloid beta (Aβ) oligomers from neuronal synapses and improves cognitive function in animal models of AD. SHINE is an ongoing phase 2 randomized, double-blind, placebo-controlled clinical trial (COG0201) in participants with mild to moderate AD, designed to assess the safety and efficacy of 6 months of CT1812 treatment. To elucidate the mechanism of action in AD patients and pharmacodynamic biomarkers of CT1812, the present study reports exploratory cerebrospinal fluid (CSF) biomarker data from 18 participants in an interim analysis of the first set of patients in SHINE (part A). Untargeted mass spectrometry-based discovery proteomics detects >2000 proteins in patient CSF and has documented utility in accelerating the identification of novel AD biomarkers reflective of diverse pathophysiologies beyond amyloid and tau, and enabling identification of pharmacodynamic biomarkers in longitudinal interventional trials. We leveraged this technique to analyze CSF samples taken at baseline and after 6 months of CT1812 treatment. Proteome-wide protein levels were detected using tandem mass tag-mass spectrometry (TMT-MS), change from baseline was calculated for each participant, and differential abundance analysis by treatment group was performed. This analysis revealed a set of proteins significantly impacted by CT1812, including pathway engagement biomarkers (i.e., biomarkers tied to S2R biology) and disease modification biomarkers (i.e., biomarkers with altered levels in AD vs. healthy control CSF but normalized by CT1812, and biomarkers correlated with favorable trends in ADAS-Cog11 scores). Brain network mapping, Gene Ontology, and pathway analyses revealed an impact of CT1812 on synapses, lipoprotein and amyloid beta biology, and neuroinflammation. Collectively, the findings highlight the utility of this method in pharmacodynamic biomarker identification and providing mechanistic insights for CT1812, which may facilitate the clinical development of CT1812 and enable appropriate pre-specification of biomarkers in upcoming clinical trials of CT1812.