多病共存与认知及阿尔茨海默病生物标志物的关联

Multimorbidity and Associations with Cognition and Alzheimer's Disease Biomarkers

作者信息Xiaqing Jiang, Sid E O'Bryant, Robert A Rissman, Leigh A Johnson, Meredith N Braskie, Kristine Yaffe, HABS‐HD Study Team, Sid E O'Bryant, Kristine Yaffe, Arthur Toga, Robert Rissman, Leigh Johnson, Meredith Braskie, Kevin King, James R Hall, Melissa Petersen, Raymond Palmer, Robert Barber, Yonggang Shi, Fan Zhang, Rajesh Nandy, Roderick McColl, David Mason, Bradley Christian, Nicole Phillips, Stephanie Large, Joe Lee, Badri Vardarajan, Monica Rivera Mindt, Amrita Cheema, Lisa Barnes, Mark Mapstone, Annie Cohen, Amy Kind, Ozioma Okonkwo, Raul Vintimilla, Zhengyang Zhou, Michael Donohue, Rema Raman, Matthew Borzage, Michelle Mielke, Beau Ances, Ganesh Babulal, Jorge Llibre-Guerra, Carl Hill, Rocky Vig
PMID42083115
发布时间2026-08
DOI10.1002/ana.78238

实验完整度

基于横断面队列分析,使用SEM、回归等方法,结合多模态生物标志物,但缺乏干预或纵向因果关系验证。

主要模型

HABS-HD参与者队列(3,808名无痴呆成年人)

重点核对

多病负担评估方法(潜在变量构建和慢性病计数) 认知评估(CFA、第二阶因子、神经心理测试) 血浆生物标志物测量(Simoa平台、p-tau181、NfL等) 神经影像标志物(PET淀粉样蛋白、MRI白质高信号)

摘要

目的:多病共存,即2种或以上慢性疾病共存,与认知衰老和阿尔茨海默病(AD)及AD相关痴呆有关,但其机制仍不清楚。我们旨在研究多病共存与认知及多种机制通路生物标志物的关联。方法:我们横断面分析了来自健康与衰老脑研究:健康差异(HABS-HD)的3,808名无痴呆参与者(平均年龄64.9±8.5岁,62%为女性)。多病负担通过由客观措施、病史和自我报告确定的慢性疾病形成的潜在结构评估。使用验证性因子分析和神经心理学测试估计认知的潜在因子得分。使用线性和逻辑回归,我们检查了多病负担与AD生物标志物(正电子发射断层扫描[PET]淀粉样蛋白、血浆β-淀粉样蛋白42/40和磷酸化tau[p-tau]测量)、神经退行性变(皮质厚度、海马体积和血浆神经丝轻链和总tau)以及脑小血管病(SVD)[磁共振成像白质高信号、脑微出血和腔隙性梗死]的关联。结果:更大的多病负担与更差的认知和AD生物标志物(PET淀粉样蛋白标准化摄取值比和阳性、p-tau181和p-tau217)、神经退行性变(神经丝轻链、总tau、皮质厚度和海马体积)以及SVD(白质高信号体积、腔隙和脑微出血的存在)相关。解释:在无痴呆个体中,较高的多病负担与更大的AD病理学、神经退行性变和SVD的生物标志物相关。这些发现支持采用更整体的方法管理慢性病负担,这有可能减少整体病理生理负担并延缓认知衰退。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
多病负担是否与认知功能和AD、神经退行性变及SVD的生物标志物相关?
核心机制
多病负担可能通过淀粉样蛋白沉积、tau磷酸化、神经退行性变和血管损伤等多种通路影响认知。
主要证据
横断面分析显示,较高的多病负担与较差认知、更高PET淀粉样蛋白SUVR和阳性、血浆p-tau181和p-tau217、NfL、t-tau、WMH体积、腔隙和脑微出血,以及较低皮质厚度和海马体积相关。
研究意义
研究结果支持采取更整体的方法管理慢性病负担,以可能减少整体病理生理负担并延缓认知衰退,同时提示未来试验应纳入多病共存个体,并关注多种通路。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

人群样本选择和排除

获得无痴呆的社区成年人样本以分析多病与认知和生物标志物的关联。

从HABS-HD中纳入3,808名无痴呆参与者,排除了痴呆、认知状态不明确和主要脑异常的参与者。

2

评估多病负担

量化多病负担,以评估其与认知和生物标志物的关系。

使用形成性结构方程模型估计潜在多病负荷,同时基于慢性疾病数量进行计数。

3

评估认知功能

使用潜在变量方法估计整体认知和领域特异性认知。

通过神经心理测试和验证性因子分析建立二阶模型,估计整体认知因子。

4

测量AD生物标志物

评估多病负担与AD病理生物标志物的关联。

使用PET分析淀粉样蛋白负荷和阳性,使用血浆测量p-tau181、p-tau217等。

5

测量神经退行性变和SVD标志物

评估多病负担与神经退行性变和SVD生物标志物的关联。

通过MRI测量皮质厚度、海马体积、WMH体积、腔隙和脑微出血,血浆测量NfL和t-tau。

6

统计分析

评估关联并探索效果修饰。

使用线性回归、逻辑回归,调整协变量,并进行FDR校正和交互分析。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
Simoa HD-X或SR-X微珠免疫分析仪(Quanterix)Quanterix--
西门子Biograph Vision 450 PET/CT扫描仪Siemens Healthineers--
西门子MAGNETOM Skyra 3T扫描仪Siemens--
西门子MAGNETOM Vida 3T扫描仪Siemens--
FreeSurfer(v5.3.0)----

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
研究人群
参与者为社区非痴呆成年人,平均年龄约65岁,62%女性,包含NHW、Hispanic、Black种族/族裔;排除痴呆、认知不确定、主要脑异常。
阅读提示:Methods: Study Population
多病评估
慢性疾病使用客观测量、病史和自报告综合定义,共22种条件;多病负担通过形成性SEM生成潜在变量,同时计数条件数。具体条件定义见Methods: Multimorbidity。
阅读提示:Methods: Multimorbidity
认知评估
使用神经心理测试组合,涵盖执行功能、言语流畅性、言语记忆;使用二阶CFA模型估计潜在认知因子。测试缺失值<1%,使用全信息最大似然处理。
阅读提示:Methods: Cognitive Assessment
血浆生物标志物
血浆样本禁食采集,EDTA管,离心后存储-80°C;使用Simoa测量Aβ40、Aβ42、t-tau、p-tau181、p-tau217、NfL。检测范围需核对。
阅读提示:Methods: Plasma Biomarkers
神经影像
PET用于淀粉样蛋白,注射18F-florbetaben后扫描;MRI用于测量WMH、皮质厚度、海马体积等;MRI扫描仪型号可能影响结果,需核对。
阅读提示:Methods: Amyloid PET Imaging; Brain MRI
统计分析
调整年龄、性别、种族/族裔、教育、APOE、体力活动等;连续生物标志物对数转换;FDR校正q=0.05;探索种族/族裔和性别交互。
阅读提示:Methods: Statistical Analysis