摘要
背景 表征能够区分阿尔茨海默病(AD)及相关神经退行性疾病与正常衰老的纵向脑萎缩模式仍是一项重大挑战。我们旨在识别数据驱动的纵向脑萎缩成分，并评估其在基于社区的队列中与血浆AD生物标志物和认知结果的关联。
方法 我们分析了来自Framingham心脏研究300名参与者（平均每人2.52次扫描；范围2–4次）的756次MRI扫描。使用线性混合效应模型来识别与诊断组（认知正常[CN]、轻度认知障碍[MCI]和痴呆）相关的MRI特征。将显著特征（n=211）输入纵向多变量分解框架（具有多种线性函数的方差分析同时成分分析；ALASCA）以推导捕获随时间结构变化模式的主成分（PCs）。使用调整了年龄、性别、教育程度和APOE ε4状态的多变量混合效应模型，评估了PCs与血浆AD生物标志物（p-Tau181、总Tau[t-Tau]、胶质纤维酸性蛋白[GFAP]、神经丝轻链[NfL]、淀粉样蛋白β40[Aβ40]和淀粉样蛋白β42[Aβ42]）之间的关联。在子集中使用认知测量和神经伦理学测量分别评估功能相关性和生物关联性。
结果 前三个PCs解释了模型MRI特征（n=211）集内约95%的方差（PC1：75.8%，PC2：13.8%，PC3：5.4%）。PC1捕捉到涉及海马亚区和基底外侧杏仁核的内侧颞叶萎缩，与认知功能下降和较高的血浆AD生物标志物相关。神经病理学分析显示，在没有伴随TDP-43病理的情况下，PC1相关萎缩与AD相关的tau病理有更强的关联。相比之下，PC2反映了关联皮层上广泛的皮质灰质–白质对比度改变，与生物标志物和认知的关联与PC1不同，与重叠的衰老和神经退行性过程一致。PC3显示方差有限，且无一致关联。
结论 纵向MRI衍生成分捕捉到与神经退行性变相关的脑结构变化的不同模式。内侧颞叶轨迹与AD及相关痴呆密切相关，而皮质改变可能反映了混合的衰老和疾病相关过程。结构MRI与血浆生物标志物的整合为疾病表达和异质性提供了补充信息，支持用于疾病表征和风险分层的多模态方法。
利益冲突声明
作者声明无利益冲突。Rhoda Au是Signant Health和NovoNordisk的科学顾问。
资助声明
本研究由Framingham心脏研究、国家心肺血液研究所合同N01-HC-25195；国家老龄化研究所资助U19-AG068753、RF1AG075832-01A1、U01-AG072577、R01-AG080810，以及U19-AG068753资助的Framingham心脏研究脑衰老计划（FHS-BAP）试点资助，国家科学基金会资助DMS/NIGMS-2347698。
作者声明
我确认已遵循所有相关伦理指南，并获得了任何必要的IRB和/或伦理委员会批准。
是
提供研究描述批准或豁免的IRB/监督机构的详细信息如下：
已获得所有研究参与者的知情同意，并且波士顿大学机构审查委员会批准了研究方案。
我确认已获得所有必要的患者/参与者同意，并已归档适当的机构表格，并且任何包含的患者/参与者/样本标识符都不为任何人（例如，医院工作人员、患者或参与者本人）所知，除了研究组外，因此无法用于识别个体。
是
我确认所有临床试验和任何其他前瞻性干预研究必须在ICMJE认可的注册表（如ClinicalTrials.gov）上注册。我确认手稿中报告的任何此类研究均已注册，并提供了试验注册ID（注意：如果发布回顾性注册的前瞻性研究，请在试验ID字段中提供说明，解释为什么研究未提前注册）。
是
我已遵循所有适当的研究报告指南，如任何相关的EQUATOR Network研究报告清单和其他相关材料（如适用）。
是
数据可用性
用于准备本手稿的数据集由FHS-BAP提供，数据可根据要求获取。
【全文结束】