神经发育与神经环境因素影响阿尔茨海默病发病年龄和表型

本研究系统探讨了神经发育（非右利手、学习障碍）和神经环境（癫痫、自身免疫疾病）因素对早发性及非遗忘型阿尔茨海默病（AD）的显著影响，揭示了其与传统血管风险因素的互补分布规律，为AD异质性机制提供了全新理论框架（"二次打击"模型），对疾病预测和个体化干预具有重要价值。

　　

1 背景

阿尔茨海默病（AD）是全球痴呆的主要病因。随着人口老龄化加剧且缺乏有效干预措施，世界正面临医疗保健危机。目前，通过治疗血管疾病的进步和改善教育机会，减轻已确立的AD风险因素（如高血压、高胆固醇血症、糖尿病和有限教育）的影响，已开始对减轻AD的全球负担产生作用。由于已确立的AD相关风险因素几乎完全来自典型遗忘型晚发性AD（LOAD；首次症状年龄≥65岁）的研究，并且主要与年龄相关，本研究旨在通过检查早发性AD（EOAD）患者的人口统计学和健康史来识别新的AD相关风险因素。

EOAD和LOAD之间的区别是历史性的且很大程度上是武断的，基于一种误解，即认为65岁或之后出现的认知状态下降反映了与65岁之前所见下降截然不同的过程。然而，AD的早期和晚期表现之间存在有意义的差异。EOAD比LOAD少见，占所有AD的4%至10%。通常，AD是一种以记忆为主、基于海马体的遗忘综合征，但EOAD病例表现出更多样的表型，包括行为、执行功能障碍、失用、视觉空间或局灶性语言AD临床表现。这些变体统称为非典型局灶性皮质或非遗忘型AD。非遗忘型AD表现在EOAD中也更常见，占EOAD的25%至50%，而LOAD中<10%。此外，AD最常见的遗传风险因素，载脂蛋白E（APOE）?4，在EOAD中较少见，在非遗忘型表现中尤其如此。尽管与LOAD具有相同的潜在病理基础，但EOAD发病年龄较早、临床异质性程度更大以及APOE ?4频率较低的原因仍然知之甚少。

认识到神经退行性疾病始于局灶性，以网络方式传播，并产生独特的临床表型，我们先前发现神经发育差异（非右利手和学习障碍）和神经环境损害（癫痫、慢性全身性炎症增加和自身免疫病史）与早发性和/或非遗忘型痴呆（原发性进行性失语症）相关。在本研究中，我们在一个大型、异质性的AD队列中调查了这些相同的神经发育和神经环境因素，以确定它们是否影响症状发病年龄和AD的表型表现。

2 方法

2.1 发现队列

搜索加州大学旧金山分校（UCSF）记忆与衰老中心（MAC）数据库，我们确定了1998年至2016年间n=2652名符合 probable AD诊断标准（国家神经和沟通障碍与中风研究所-阿尔茨海默病及相关疾病协会以及后来的国家老龄化研究所-阿尔茨海默病协会标准）的受试者。EOAD和LOAD状态根据首次症状年龄确定，EOAD定义为<65岁，LOAD≥65岁。非遗忘型AD分类仅限于诊断为语言障碍型原发性进行性失语症（lvPPA）或后皮质萎缩（PCA），鉴于AD临床病理相关性程度。如果个体具有路易体、帕金森病的临床诊断和/或根据皮质下缺血性血管性痴呆标准定义的显著血管疾病证据，或者图表不完整（定义为缺失首次症状年龄、用手偏好、既往病史和/或社会史），则被排除。此外，如果淀粉样蛋白生物标志物数据或尸检病理报告与潜在AD诊断不一致，或者个体拥有已知的常染色体显性遗传性痴呆病因，即使该基因是已知的AD病因，也被排除，因为本研究的目标是调查影响特发性疾病形式的因素。我们排除了发病年龄大于85岁的病例，因为关于85岁以上人群AD流行病学的知识有限，并且开始表现出更多的共病理，表明该群体不能反映典型LOAD的基础生物学。分为EOAD和LOAD队列后，我们纳入了750例连续EOAD病例，然后按数量病例匹配了LOAD病例。一个病例子集（n=273总计）进行了尸检和/或获得了淀粉样蛋白β（Aβ）正电子发射断层扫描（PET）成像。

2.2 外部验证队列

从国家阿尔茨海默病协调中心（NACC）数据库中选择符合痴呆标准且病因为AD的个体，过滤掉MAC病例、不完整图表和已知的常染色体显性致病突变，产生了2005年9月至2016年6月间的8629名受试者。由于NACC数据库缺乏足够数量的非遗忘型AD，我们从阿姆斯特丹大学医学中心（AUMC）获得了230名额外受试者（36名lvPPA，61名PCA，66名EOAD，67名LOAD），总数增加到8859名。为了特别比较自身免疫患病率，我们用梅奥诊所杰克逊维尔分院（MCJ）的病例（43名lvPPA，81名PCA）补充了AUMC组。MCJ参与者未纳入上述8859集合，以避免在NACC中共同注册的可能性。

2.3 典型AD风险因素和新因素的识别与分类

在每个站点，审查图表，筛查高血压、高胆固醇血症、糖尿病、用手偏好、学习障碍、癫痫（根据NACC定义：“活动性”如果事件发生在过去一年内或仍需积极管理，“远程”如果事件发生在>1年前且完全解决或无需持续管理）和自身免疫疾病。

2.4 数据分析

使用均值和标准差总结EOAD和LOAD组的连续变量数据，使用计数和比例总结分类数据。使用方差分析或Student独立组t检验比较EOAD和LOAD之间的连续变量（如年龄和教育程度），使用Fisher精确检验或卡方检验比较名义变量（如性别、非右利手、学习障碍或自身免疫疾病的存在）。使用逻辑回归控制显著协变量计算EOAD与LOAD之间风险因素的比值比。为了验证这些风险因素在EOAD和LOAD内的分组，主成分分析使用Kaiser准则（主成分特征值>1.0）识别复合风险因素，加载>0.4或<-0.4作为截止值用于识别每个识别因素中变量的重要性。此外，我们使用Krakov可视化技术和比值比创建热图，以识别队列之间的差异和相似性。所有分析均使用STATA 17.1进行，显著性水平设定为p<0.05。

3 结果

在MAC队列中，EOAD显示出显著更高比例的非右利手、学习障碍、癫痫、自身免疫疾病和非遗忘型AD表现，而LOAD表现出更高频率的高血压、高胆固醇血症和糖尿病（所有p<0.001，除了远程癫痫p=0.002，自身免疫疾病p=0.007）。性别、教育程度和APOE ?4等位基因频率在组间无差异。来自NACC和AUMC的外部队列复制了EOAD中非右利手和癫痫的增加，以及LOAD中高血压、高胆固醇血症和糖尿病比例的增加（所有比较p<0.001，除了用手偏好p=0.02）。NACC和AUMC LOAD与EOAD相比，女性比例更高，教育年限更少，APOE ?4等位基因频率降低（所有比较p<0.001）。为了确认这些结果，我们进行了逻辑回归预测EOAD与LOAD，控制了性别、教育程度、APOE ?4状态以及典型和新风险因素，确认了所有显著分析。

为了确定这些结果是否由EOAD内非遗忘型AD比例增加所介导，我们将非遗忘型AD病例从总1500名AD队列中分离出来，所有先前的EOAD和LOAD差异仍然存在。将非遗忘型AD队列与剩余的遗忘型EOAD和遗忘型LOAD进行比较，发现非遗忘型AD中APOE ?4等位基因频率显著较低（p<0.001），而遗忘型EOAD和遗忘型LOAD之间的APOE ?4率无差异。作为进一步子分析，我们将非遗忘型AD队列分成其组成部分，lvPPA和PCA。PCA队列在发病年龄和首次就诊年龄上显著更年轻，糖尿病频率较低，活动性癫痫和自身免疫疾病率较高。

由于这些组基于AD综合征的临床诊断，我们在每个诊断（非遗忘型AD、遗忘型EOAD、遗忘型LOAD）内进行了分析，按有无确认Aβ疾病（尸检证实和/或淀粉样蛋白生物标志物PET成像阳性）的病例细分，以确定我们的结果在病理证实的AD中的普适性。非遗忘型AD和遗忘型EOAD淀粉样蛋白确认病例比未确认的对应病例发病年龄和首次就诊年龄更年轻。与这较年轻的年龄一致，它们也表现出血管风险因素的相对减少。淀粉样蛋白确认的遗忘型EOAD和LOAD组中男性参与者比例高于未确认组，并且 across all diagnoses，淀粉样蛋白确认组的教育年限更高。淀粉样蛋白确认组和未确认组之间在新因素上没有统计学显著差异，除了淀粉样蛋白确认的非遗忘型AD中学习障碍的数量甚至更多。

将新因素和典型风险因素减少为单一复合指标（如果存在高血压、高胆固醇血症和/或糖尿病，则典型因素为阳性；仅如果存在非右利手和/或癫痫，则新因素为阳性；由于自身免疫疾病和学习障碍在NAAC中未充分收集，这些类别未在此分析中考虑），在合并的MAC/NACC和AUMC队列中，直方图显示新因素的平均发病年龄为66.9岁，典型AD风险因素为71.4岁，两者平均差为69.2岁。

为了确定新因素与最重要的AD风险因素APOE ?4如何相互作用，我们分离出对新因素阳性且进行过APOE ?4测试的个体子集，按APOE ?4阳性和阴性状态分层。此外，由于APOE ?4率在非遗忘型AD队列中与剩余EOAD和LOAD不同，我们分别绘制了非遗忘型AD队列。在这里，我们发现 within the non-amnestic AD cohort，APOE ?4阳性携带者和阴性携带者之间发病年龄没有差异，而在剩余的EOAD和LOAD中，APOE ?4与新因素的相互作用是显著的（p=0.013），APOE ?4阳性携带者首次症状平均比APOE ?4阴性者早3年。

由于发病年龄的确定本质上是 imprecise（基于临床医生对患者或知情者陈述的报告），我们将每个队列分成五分位数，以调查各种因素在发病年龄上的分布情况。MAC队列的每个五分位数由300名个体组成（按最年轻到最老发病年龄排序），NACC的每个五分位数由1772名个体组成（按最年轻到最老队列排序），最后一个五分位数除外，由1771例组成。根据每个五分位的平均发病年龄和因素存在的平均百分比绘制图表。考虑到MAC和NACC五分位之间的加权差异，生成了最佳拟合线。据此，新因素与发病年龄呈逆线性关系，而典型因素大多符合二次趋势。

为了确定每个新因素在MAC队列中的影响程度，我们按感兴趣的因素划分MAC队列，发现非右利手、学习障碍、活动性癫痫、远程癫痫和自身免疫组个体发病年龄显著更年轻（所有p<0.001，除了自身免疫疾病p<0.05）。主成分分析将所有因素加载到三个成分中，一个由典型AD风险因素（高血压、高胆固醇血症、糖尿病）组成，两个将新因素非右利手和学习障碍与自身免疫疾病和癫痫分开。如上所述，在NACC收集中， among the novel factors，只有非右利手和癫痫病史被充分捕获。由于非右利手和癫痫反映了MAC队列中确定的两个成分中的因素，我们合并了MAC和NACC和AUMC队列，将分析限制在非右利手和癫痫。生存曲线分析表明，仅具有一个新因素（非右利手或癫痫）的个体中50%出现首次AD症状的年龄比没有任一因素的个体年轻3岁（68岁 vs. 71岁）。具有两个新因素（非右利手和癫痫）的组比仅有一个新因素的组年轻9岁（59岁 vs. 68岁），比两者都没有的组年轻12岁（59岁 vs. 71岁；所有比较的对数秩p<0.001，使用方差分析和Scheffe多重比较校正）。

为了显示自身免疫在各个AD队列中的相对贡献，我们创建了热图，反映个体自身免疫状况的患病率与一般人群值的比较。自身免疫状况呈现出一种患病率梯度，其中 distinct自身免疫障碍的数量及其过度代表的程度在非遗忘型AD中最大，其次是EOAD，在LOAD中最小。在MAC队列中，前七种过度代表（大于一般人群估计值五倍）的自身免疫状况中有六种也在AUMC和MCJ队列中以几乎相同的升高率被识别。支持这一定性评估，对MAC队列和前六种状况在AUMC和MCJ队列中的正式卡方检验不显著，表明它们不是独立的（p=0.544）。

4 讨论

在这项研究中，我们探索了早发性和非遗忘型AD与LOAD相比的人口统计学和健康史，发现非右利手、学习障碍、癫痫和自身免疫疾病 each influenced the age at onset and phenotypical targeting of AD。使用NACC、AUMC和MCJ队列进行验证，研究的总样本量超过10,000名AD参与者。虽然先前的研究已 individually linked these factors to AD susceptibility，但这里的规模和关注因素间相互关系导致了新的假设解释AD异质性，提供了基于潜在生物学重新定义诊断术语的机会，确定了潜在治疗靶点，并为概念化个体化神经退行性疾病风险提供了新的理论框架，我们下面讨论。

详细评估每个因素，非右利手率不仅在EOAD中显著高于LOAD，而且高于一般人群（15.5% vs. 10%，p<0.001），在PCA中患病率最高，支持神经发育差异与非遗忘型AD特别相关的假设。因此，我们证实了过去关于学习差异领域与AD表型之间的观察，因为语言和运动言语学习障碍在lvPPA中最高（19.3%），数学基础学习障碍在PCA中最高（18.6%）。近期和远程癫痫史，以NACC定义的方式捕获， each displayed inverse associations with AD age at onset，与慢性过度兴奋驱动AD病理生理学的假设一致，反之亦然。在MAC和外部AUMC和MCJ验证队列中，自身免疫状况呈现出一种显著的梯度，非遗忘型AD中观察到的数量和过度代表程度最大，其次是EOAD和LOAD。此外，在MAC队列中以超过预期10倍的比率存在的七种自身免疫疾病中，有六种在外部AUMC和MCJ验证队列中复制。非遗忘型AD比遗忘型AD具有更高程度的炎症小胶质细胞相关变化， together suggesting that autoimmune disease may be more strongly associated with risk for focal-cortical over hippocampal-based AD.

鉴于EOAD定义（首次症状<65岁）的武断起源，由于所有新因素在EOAD中过度代表，而典型风险因素在LOAD中，我们模拟了因素在MAC队列中的分布， resulting in an age <70 that maximized the distribution of differences between novel and typical AD risks factors。由于当前的EOAD/LOAD二分法缺乏清晰的生物学基础，我们评估了这些因素在发病年龄梯度上的比率。新因素显示出逆线性关系， such that differences presented between any two age ranges, even within respective designations of EOAD and LOAD，而典型AD风险因素更好地拟合二次函数（因此也与最老年AD表现不太相关，支持过去的发现）。结合，与其维持单一的EOAD/LOAD年龄划分，我们的数据表明AD的病理生理学差异 across three age-defined epochs: early onset (<70), typical onset (70-85), and LOAD (>85)，尽管随着早期教育机会的改善和心血管疾病负担的减少，这些类别之间的界限可能被证明是可变的，需要定期重新评估。

调查这些因素之间的相互关系，主成分分析将典型因素减少为一个“血管疾病”因素，将非右利手和学习障碍减少为一个推定的“神经发育”因素，将癫痫和自身免疫疾病减少为一个“神经环境”因素。这些减少有 substantial precedence，因为非右利手与学习障碍患病率增加已被充分描述，并且系统性慢性炎症已知会引发癫痫活动。此外，先前在神经退行性疾病中的观察表明，神经发育差异和慢性神经环境损害在疾病易感性方面具有独特地位。具有 both factors的AD组表现出比各自单独预测的发病年龄 exponentially greater reductions，支持神经退行性疾病的“二次打击”模型，其中结构上、发育上脆弱的大脑区域变得易受持续炎症和局灶神经元过度兴奋性损伤的影响，促进局灶性神经退行性疾病。

正如先前观察到的，非遗忘型AD表现在EOAD中比例失调，因此我们进行了分析，将非遗忘型AD从EOAD和LOAD比较中移除，其中所有先前的差异都存在。鉴于非遗忘型和遗忘型AD队列之间APOE ?4率的预期、观察到的差异，我们调查了APOE ?4状态与新因素之间的相互作用（将这些分析限制在至少具有一个新因素的参与者）。在这里，APOE ?4阳性仅在遗忘型AD表现中提供了发病年龄的额外减少。因此， depending on AD disease phenotype，我们详细的新因素表现出独立于或与APOE ?4疾病机制协同的效应，突出了它们在AD风险建模中的独特相关性。

区分非遗忘型AD与遗忘型AD突出了神经发育和神经环境因素在非遗忘型AD中过度代表的程度。推测这种富集的起源，一项PCA的全基因组关联研究确定了三个推定的风险基因， all with neurodevelopmental functions。一个候选基因SEMA3C，是信号素基因家族的成员，也在自身免疫疾病中发挥重要作用，包括我们AD集合中识别的许多疾病。这种双重功能首次在主要组织相容性复合体I类蛋白中被认识到，该蛋白最初在视觉系统放射状胶质细胞迁移中发挥作用，后来获得抗原识别作用（失败会促进自身免疫）。越来越多的基因表现出类似的双重角色，包括AD相关基因TREM2和APOE ?4。因此，有人提出，首先在神经发育中起作用，后来在维持细胞稳态中起作用的基因中的多态性，会产生发育差异和晚年对神经退行性疾病易感性共存的 conditions，导致年龄依赖性选择性、局灶性攻击发育脆弱的大脑区域。这将最简明地解释我们观察到的学习障碍史与AD表型之间的领域特异性关联，以及在那些同时具有神经发育和神经环境因素的个体中 witnessed的发病年龄指数级下降，反映了上述“二次打击”模型的“二合一”打击变体。

由于本研究的数据主要来自三级转诊中心参与者的回顾性图表审查，我们的结果容易出现 ascertainment bias，并且可能不能完全反映一般AD人群。此外，大量MAC和NACC数据是在AD生物标志物出现和广泛使用之前收集的。尽管如此，n=273的MAC队列有淀粉样蛋白生物标志物或病理支持的AD（满足Core 1 AD分期标准），并且限制在该组的分析 confirmed relationships between novel and typical factors。整合新的基于血液的淀粉样蛋白生物标志物、增加tau PET的使用和更新的生物液体收集，以及我们尸检队列的预期增加，将增强可扩展性，并促进这些因素与更广泛神经病理学之间的相关性研究。由于本研究的重点是调查改变AD发病年龄和临床表现的因素，尚不确定这些因素在多大程度上 confer risk of neurodegenerative disease。此外，在这项初步调查中，我们没有对多重比较进行校正，因为我们基于先前的观察有很强的先验假设；然而， moving forward我们鼓励将神经发育和神经环境因素整合到健康老龄化和痴呆队列的基于人群的研究中，并特别将我们关于自身免疫疾病和发育史的问卷纳入早发性阿尔茨海默病纵向研究（LEADS）以加速这一过程。考虑到EOAD和LOAD队列之间的代际差异，我们探讨了社会对发育差异的态度可能损害我们发现的可能性。减轻担忧， forced right-handedness率在EOAD中实际上高于LOAD（0.8%，n=6/750 vs. 0.3%，n=2/750），并且学习障碍史可能在整个队列中同样被低估，因为所有MAC参与者都出生于1970年之前，而发育性阅读障碍的广泛认识直到1970年代才发生。关于自身免疫疾病或癫痫患者过早死亡导致系统脱落的可能性，我们注意到自身免疫疾病死亡率很低（每百万14.6），而在其AD诊断背景下诊断出癫痫的个体（因此不受系统脱落问题的影响）与AD发病年龄具有相同的逆关联。这些新因素与AD发病年龄的关联是反映了 each group内的普遍现象（例如，所有癫痫），还是 broader class内特定亚群（例如，局灶性 vs. 全身性 vs. 热性惊厥）所特有的，仍然不确定，但我们预计未来的研究将设计用于捕获这些新因素中影响AD发病年龄和表型靶向的具体属性。

总之，这项对>10,000名临床定义AD参与者的研究结果挑战了当前 beyond vascular disease的AD风险概念，支持更广泛地捕获健康和人口统计属性，包括神经发育和神经环境因素。本研究的见解主张对当前AD诊断定义和命名进行数据驱动的重新检查，引入了AD易感性和表型异质性的新理论，并为个性化AD风险建模提供了新机会，增强了疾病预测和干预策略。