多次元の特徴を備えた臨床的に診断された軽度の認知障害におけるタウ-PET陽性の検出

背景：in vivoで脳のタウ病理を評価する方法は、タウ陽子放出断層撮影（タウ-PET）または脳脊髄液（CSF）分析です。臨床的に診断された軽度認知障害（MCI）では、タウペットのかなりの割合が陰性です。アルツハイマー病のタウ病理学を検出するための安価で便利な方法への関心は、タウペットのコストが高いため、腰椎穿刺の侵入性により増加しました。 目的：MCI個人のタウ-PETステータスを予測する際の1つの簡単で効果的な方法を調査することを目指しました。 方法：サンプルには、> 1.33のカットオフを使用して、タウペット（+）およびタウペット（ - ）に二分された154人の個人が含まれていました。段階的回帰を使用して、タウペットを最もよく予測する変数の単位または組み合わせを選択しました。受信機の動作特性曲線を使用して、単一および複数の臨床マーカーの精度を評価しました。 結果：3つの変数[アルツハイマー病評価スケール認知サブスケール13（ADAS-COG13）、ミニメンタル状態検査（MMSE）、ADNIメモリサマリスコア（ADNI-MEM））の合計パフォーマンスは、良好な予測精度を示しました。Tau-Petステータス[精度= 85.7％、曲線下面積（AUC）= 0.879]。臨床マーカーモデル（APOEɛ4、神経認知測定、および中間側頭の構造MRIイメージング）の組み合わせには、最良の識別力がありました（AUC = 0.946）。 結論：非侵襲的検定として、APOEɛ4、神経認知測定、および中間時間の構造MRIイメージングの組み合わせは、TAU-PET状態を正確に予測します。この発見は、MCIの個人間のTAU病理を予測する際の臨床応用のための非侵襲的で費用対効果の高いツールを提供する可能性があります。

BACKGROUND: The way to evaluate brain tau pathology in vivo is tau positron emission tomography (tau-PET) or cerebrospinal fluid (CSF) analysis. In the clinically diagnosed mild cognitive impairment (MCI), a significant proportion of tau-PET are negative. Interest in less expensive and convenient ways to detect tau pathology in Alzheimer's disease has increased due to the high cost of tau-PET and the invasiveness of lumbar puncture, which typically slows down the cost and enrollment of clinical trials. OBJECTIVE: We aimed to investigate one simple and effective method in predicting tau-PET status in MCI individuals. METHODS: The sample included 154 individuals which were dichotomized into tau-PET (+) and tau-PET (-) using a cut-off of >1.33. We used stepwise regression to select the unitary or combination of variables that best predicted tau-PET. The receiver operating characteristic curve was used to assess the accuracy of single and multiple clinical markers. RESULTS: The combined performance of three variables [Alzheimer's Disease Assessment Scale-Cognitive Subscale 13 (ADAS-Cog13), Mini-Mental State Examination (MMSE), ADNI-Memory summary score (ADNI-MEM)] in neurocognitive measures demonstrated good predictive accuracy of tau-PET status [accuracy = 85.7%, area under the curve (AUC) = 0.879]. The combination of clinical markers model (APOEɛ4, neurocognitive measures and structural MRI imaging of middle temporal) had the best discriminative power (AUC = 0.946). CONCLUSION: As a noninvasive test, the combination of APOEɛ4, neurocognitive measures and structural MRI imaging of middle temporal accurately predicts tau-PET status. The finding may provide a non-invasive, cost-effective tool for clinical application in predicting tau pathology among MCI individuals.