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はじめに：アルツハイマー病（AD）の萎縮サブタイプ、ATN分類スキーム、およびさまざまなソース特性を持つ2つのコホートの主要な人口統計学的および臨床的要因との関連を調査しました（高度に選択的な研究志向のコホート、アルツハイマー病の神経画像イニシアチブ[Adni];そして、自然主義的な不均一な臨床的指向コホート、カロリンスカイメージング認知症研究[子供]）。 方法：合計382人のAD患者が含まれていました。混合データの要因分析を使用して、脳萎縮パターン、脳脊髄液のバイオマーカーに基づくATNプロファイル、および年齢、性別、ミニ精神状態検査（MMSE）、脳血管疾患（白質シグナルの原因となっている脳血管疾患に基づくATNプロファイル間の関連性を調査するために使用されました。wmsas）、およびapoe遺伝子型。 結果：典型的なADサブタイプに属し、A+T+N+またはA+T+N-プロファイルを表示し、主にADNIからのA+T+N+またはA+T+N-プロファイルを示す高いWMSA負荷の高齢患者。WMSAの負荷が低い若い患者、辺縁系プレドミナントまたは最小萎縮ADサブタイプ、およびA+T-N-またはA+T-N+プロファイルが一緒にクラスター化され、主に子供からのものでした。APOEε4キャリアは、A+T-N-およびA+T+N-プロファイルをより頻繁に示しました。 結論：私たちの調査結果は、ADの生物学的サブタイプの最近のフレームワークと一致しています。危険因子、保護因子、および脳の病理の組み合わせにより、AD患者の属性が異なるサブタイプに属することが決まります。
はじめに：アルツハイマー病（AD）の萎縮サブタイプ、ATN分類スキーム、およびさまざまなソース特性を持つ2つのコホートの主要な人口統計学的および臨床的要因との関連を調査しました（高度に選択的な研究志向のコホート、アルツハイマー病の神経画像イニシアチブ[Adni];そして、自然主義的な不均一な臨床的指向コホート、カロリンスカイメージング認知症研究[子供]）。 方法：合計382人のAD患者が含まれていました。混合データの要因分析を使用して、脳萎縮パターン、脳脊髄液のバイオマーカーに基づくATNプロファイル、および年齢、性別、ミニ精神状態検査（MMSE）、脳血管疾患（白質シグナルの原因となっている脳血管疾患に基づくATNプロファイル間の関連性を調査するために使用されました。wmsas）、およびapoe遺伝子型。 結果：典型的なADサブタイプに属し、A+T+N+またはA+T+N-プロファイルを表示し、主にADNIからのA+T+N+またはA+T+N-プロファイルを示す高いWMSA負荷の高齢患者。WMSAの負荷が低い若い患者、辺縁系プレドミナントまたは最小萎縮ADサブタイプ、およびA+T-N-またはA+T-N+プロファイルが一緒にクラスター化され、主に子供からのものでした。APOEε4キャリアは、A+T-N-およびA+T+N-プロファイルをより頻繁に示しました。 結論：私たちの調査結果は、ADの生物学的サブタイプの最近のフレームワークと一致しています。危険因子、保護因子、および脳の病理の組み合わせにより、AD患者の属性が異なるサブタイプに属することが決まります。
INTRODUCTION: We investigated the association between atrophy subtypes of Alzheimer's disease (AD), the ATN classification scheme, and key demographic and clinical factors in 2 cohorts with different source characteristics (a highly selective research-oriented cohort, the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative [ADNI]; and a naturalistic heterogeneous clinically oriented cohort, Karolinska Imaging Dementia Study [KIDS]). METHODS: A total of 382 AD patients were included. Factorial analysis of mixed data was used to investigate associations between AD subtypes based on brain atrophy patterns, ATN profiles based on cerebrospinal fluid biomarkers, and age, sex, Mini Mental State Examination (MMSE), cerebrovascular disease (burden of white matter signal abnormalities, WMSAs), and APOE genotype. RESULTS: Older patients with high WMSA burden, belonging to the typical AD subtype and showing A+T+N+ or A+T+N- profiles clustered together and were mainly from ADNI. Younger patients with low WMSA burden, limbic-predominant or minimal atrophy AD subtypes, and A+T-N- or A+T-N+ profiles clustered together and were mainly from KIDS. APOE ε4 carriers more frequently showed the A+T-N- and A+T+N- profiles. CONCLUSIONS: Our findings align with the recent framework for biological subtypes of AD: the combination of risk factors, protective factors, and brain pathologies determines belonging of AD patients to distinct subtypes.
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