记忆门诊中阿尔茨海默病生物标志物的使用情况及阳性率Usage and positivity rates of Alzheimer's disease biomarkers in a memory clinic - Hofmann - 2026 - Alzheimer's & Dementia - Wiley Online Library

环球医讯 / 认知障碍来源:alz-journals.onlinelibrary.wiley.com美国 - 英语2026-10-09 06:37:58 - 阅读时长23分钟 - 11165字
本研究分析了2021年6月至2025年3月期间华盛顿大学记忆诊断中心对1136名患者的阿尔茨海默病生物标志物测试使用情况。研究发现,随着2023年7月lecanemab获得FDA批准,生物标志物测试量增加了七倍。总体生物标志物阳性率约为70%,且与年龄、性别、种族和共病相关:年龄越大、女性、白人患者的阳性率更高,而高血压和糖尿病患者的阳性率更低。这些发现表明,在临床实践中解释AD生物标志物测试结果时,应考虑人口统计学因素和医疗共病的影响,需要在更大、更多样化的队列中进一步验证。
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记忆门诊中阿尔茨海默病生物标志物的使用情况及阳性率

摘要

引言

评估了华盛顿大学记忆诊断中心对阿尔茨海默病病理的生物标志物测试使用情况和阳性率。

方法

纳入了2021年6月至2025年3月期间因临床目的接受至少一项生物标志物测试的患者(n=1136)。数据从电子健康记录中回顾性提取。

结果

中位年龄为73.2岁(52%为女性;93%为白人)。总共进行了455次淀粉样蛋白正电子发射断层扫描(PET)、505次脑脊液测试和242次血液测试。过去4年中,生物标志物测试数量增加了七倍。所有检测方式的阳性率约为70%。较高的生物标志物阳性率与年龄较大、女性性别和白人种族相关;较低的阳性率与高血压和糖尿病相关。

讨论

在获得淀粉样蛋白靶向治疗批准后,生物标志物测试显著增加。总体生物标志物阳性率较高,并因人口统计学因素和医疗共病而异。

研究亮点

  • 阿尔茨海默病生物标志物测试在过去四年中增加了七倍
  • 阿尔茨海默病生物标志物阳性与年龄较大、女性性别和白人种族相关
  • 阿尔茨海默病生物标志物阴性与高血压和糖尿病相关

1 背景

阿尔茨海默病(AD)的特征是淀粉样蛋白斑块和tau神经原纤维缠结,可能导致进行性认知能力下降,最终导致痴呆症。即使在全面的临床评估后,轻度认知障碍(MCI)或由AD引起的痴呆症(称为症状性AD)也经常被误诊,除非进行生物标志物测试来评估AD病理的存在。此外,淀粉样蛋白病理的证据是启动淀粉样蛋白靶向治疗(ATTs)——lecanemab和donanemab——的必要条件,这两种药物已获得美国食品药品监督管理局(FDA)的传统批准,适用于早期症状性AD。因此,生物标志物测试对于准确诊断AD作为认知障碍的可能原因以及确定患者是否符合ATTs的资格至关重要。

临床上通常使用三种不同的生物标志物模态来确认淀粉样蛋白病理的存在:淀粉样蛋白正电子发射断层扫描(PET)、脑脊液(CSF)测试和血液测试。淀粉样蛋白PET和CSF测试已得到充分验证,在检测淀粉样蛋白病理方面具有高准确性,各有其特定优势。然而,淀粉样蛋白PET成像成本高昂,涉及放射性示踪剂的使用,并且需要高度专业化的设备和人员。CSF通过腰椎穿刺收集,这是一种侵入性操作,必须由熟练的临床医生执行。幸运的是,最近的技术进步产生了高度准确的AD血液测试,现已在临床上可用。与淀粉样蛋白PET和CSF测试相比,AD血液测试侵入性更小、更易获取且可扩展性更高,使其非常适合可能在更广泛人群中实现AD准确诊断的临床应用。2025年5月,Fujirebio Lumipulse血浆磷酸化tau 217(p-tau217)/淀粉样蛋白β(Aβ)42测试成为首个获得FDA批准的AD血液测试。鉴于其高诊断准确性和监管批准,该测试的阳性结果足以确认淀粉样蛋白病理并启动ATTs。其他AD血液测试,包括PrecivityAD2,作为实验室开发测试在临床上可用。PrecivityAD2测试将Aβ42/40和p-tau217/非磷酸化tau 217比率结合成淀粉样蛋白概率评分,用于分层淀粉样蛋白病理的可能性。

AD生物标志物主要在参与研究的高度选择性个体中进行研究。然而,真实世界临床队列中的患者通常被认为年龄更大、教育程度更低、种族多样性更高,且共病和药物使用率更高。关于AD生物标志物是否因性别而异的结果不一致。一项研究发现,与男性相比,认知障碍的女性淀粉样蛋白PET阳性和淀粉样蛋白负担更高。然而,其他研究发现,与女性相比,男性血浆AD病理生物标志物(如血浆p-tau181和p-tau217)的浓度更高。甚至可能存在性别差异,影响这些液体生物标志物与tau累积、神经变性和认知等下游标志物的关联。

此外,关于AD生物标志物是否因种族而异存在不确定性。先前的PET研究报道称,与白人患者相比,黑人患者的生物标志物阳性率较低和/或连续淀粉样蛋白水平较低,尽管其他研究得出了相反或不确定的结果。CSF和血液测试也描述了与白人个体相比,黑人个体的AD生物标志物阳性频率较低,尽管这些结果也不一致。因此,AD生物标志物、人口统计学因素和医疗共病之间的关联可能很复杂,在真实世界环境中的进一步检查可能会有所帮助。

华盛顿大学(WashU)位于密苏里州圣路易斯的记忆诊断中心(MDC)每年接诊约4000名有记忆和思维问题的患者,这些患者通常由其初级保健提供者转诊。近年来,MDC临床医生可以选择最适合其患者的生物标志物模态,以提高诊断准确性并评估ATTs的资格。研究了随着时间推移进行的每种生物标志物测试的数量,包括2023年7月lecanemab获得FDA传统批准前后。此外,还研究了生物标志物阳性率作为年龄、种族、性别和医疗共病的函数。

研究背景

  • 系统评价:PubMed被用于筛选调查阿尔茨海默病(AD)生物标志物测试结果在性别、种族和医疗共病方面的差异的原创研究文章。一些来自研究队列的证据表明,AD生物标志物阳性率与人口统计学因素和医疗共病相关,尽管结果不一致。
  • 解释:在这项来自记忆门诊的真实世界队列中,较高的AD生物标志物阳性率与年龄较大、女性性别和白人种族相关,而较低的阳性率与高血压和糖尿病相关。在临床实践中解释AD生物标志物测试时,可能需要考虑基于人口统计学因素和医疗共病的生物标志物阳性预期可能性。
  • 未来方向:这些发现应在来自多个临床环境的更大、更种族多样化的队列中进一步调查。

2 方法

2.1 临床基础设施和患者群体

MDC是与WashU附属的教员门诊临床实践,接收来自主要位于密苏里州和伊利诺伊州的大片地区的转诊。回顾性地从电子健康记录中收集了2021年6月至2025年3月期间作为临床护理一部分接受AD生物标志物测试的连续患者的临床和人口统计学数据。

2.2 电子健康记录中的数据提取

自动从电子健康记录中提取临床变量:人口统计学(年龄、性别、种族、族裔和体重指数[BMI]);基于诊断代码的医疗共病(高血压、高脂血症、糖尿病、脑血管疾病、心肌梗死、慢性肾病[CKD]、肝硬化和多发性神经病);实验室值(肌酐、估计肾小球滤过率[eGFR]、糖化血红蛋白[HbA1c]、低密度脂蛋白[LDL]和甘油三酯);以及临床评分(简易精神状态检查[MMSE]和临床痴呆评定[CDR])。种族和族裔由患者自我报告。lecanemab治疗状态通过手动审查诊所记录确定。所有纵向数据均从与相应临床生物标志物测试最接近的日期中选择,且仅包括测试前2年内的数据。

2.3 AD生物标志物测试

仅包括作为临床护理一部分进行且在lecanemab治疗前进行的生物标志物数据。在WashU MDC,淀粉样蛋白PET通常使用Florbetaben或Florbetapir示踪剂进行,这些示踪剂被目视解释为皮质淀粉样蛋白保留的阳性或阴性。标准化摄取值比(SUVR)衍生的Centiloid(CL)量化越来越多地用作视觉评估的标准化定量辅助工具。CL值提供了一个以年轻对照为0、轻度至中度AD痴呆患者为100为尺度的淀粉样蛋白负担的连续测量。对于本研究,使用MIM软件回顾性进行CL量化,每个扫描单独分析,而不是通过自动处理管道。

脑脊液测试使用在2023年6月之前在梅奥诊所进行的罗氏Elecsys p-tau181/Aβ42第一代测试,2023年6月至2024年6月在梅奥诊所进行的第二代测试,以及2024年6月之后在WashU进行的第二代测试。

AD血液测试于2022年2月开始在C2N Diagnostics进行PrecivityAD测试,该测试于2023年7月后过渡到PrecivityAD2测试。PrecivityAD测试包括Aβ42/40比率、年龄和载脂蛋白E(APOE)蛋白型,用于生成淀粉样蛋白概率评分(APS)。PrecivityAD2测试将Aβ42/40和p-tau217/非磷酸化tau 217比率结合起来生成淀粉样蛋白概率评分(APS2)。这两种版本的血液测试都使用C2N专有的质谱平台。

2.4 统计分析

检查了患者在其第一次生物标志物测试时的特征,并使用卡方(χ²)检验评估组间差异的统计显著性用于分类变量,使用Kruskal-Wallis检验评估连续变量。为了评估人口统计学和临床因素对生物标志物状态(阳性或阴性)的影响,进行了逻辑回归分析,以生物标志物状态为结果,以年龄、性别、种族(黑人或白人)和不同共病(高血压、糖尿病、CKD、高脂血症和脑血管疾病)的存在为预测因子。在我们队列中影响少于10%患者的共病未包含在模型中,以保持统计效力。对于接受多次生物标志物测试的个体,仅将最近的测试(因此最可能是确定性的)及其相关信息包含在逻辑回归模型中。使用R版本4.3.1进行统计分析。图表使用GraphPad Prism v.10.4.0或R中的ggplot2包创建。

2.5 伦理

该研究获得了WashU机构审查委员会的批准。它根据1964年《赫尔辛基宣言》及其后续修正案或可比的伦理标准进行。

2.6 数据访问和可用性

由于本研究中的数据来自尚未同意数据共享的诊所患者的健康记录,因此个体水平的临床数据不易共享。但是,可以从

3 结果

3.1 患者人口统计学和治疗数量

2021年7月至2025年3月期间,MDC共接诊了10,737名患者。其中,1136名(10.6%)接受了至少一种模态的AD生物标志物测试。值得注意的是,生物标志物测试的一个主要原因是确认可能是ATT候选人的患者的淀粉样蛋白病理。在788名AD生物标志物阳性患者(69.4%)中,276名(35.0%)随后开始接受lecanemab治疗(图1)。

总体感兴趣队列的特征,即那些在其临床护理中接受至少一种AD生物标志物测试的患者(n=1,136),在其第一次生物标志物测试时并按测试结果分层,如表1所示。患者中位年龄为73.2岁;52%为女性,93%为白人,99%为非西班牙裔。仅有53名接受AD生物标志物测试的个体为黑人(5%)。中位BMI为26 kg/m²(超重)。高血压和高脂血症很常见(分别为63%和62%);近20%的患者患有糖尿病和/或脑血管疾病,约10%患有CKD和/或多发性神经病,约5%有心肌梗死病史。包括肌酐、eGFR、HbA1c、LDL和甘油三酯在内的中位实验室值在整个队列中均在正常范围内。只有22名(2%)所有患者根据CDR全球评分认知功能正常。大多数患者(764名,67%)患有MCI或非常轻度的痴呆症(CDR 0.5),而一些患者(195名,17%)患有轻度、中度或重度痴呆症(CDR ≥1)。中位MMSE评分为25。在所有接受AD生物标志物测试的患者中,276名(24%)随后开始接受lecanemab治疗。

在AD生物标志物阳性和阴性组之间存在显著差异:AD生物标志物阳性患者年龄更大(p<0.01)且更可能为女性(p<0.001)。种族也与生物标志物状态相关(p<0.01)。AD生物标志物阳性患者BMI较低(p<0.0001),且更少可能患有高血压(p<0.001)、糖尿病(p<0.0001)、脑血管疾病(p<0.01)、心肌梗死(p=0.03)、CKD(p<0.01)或多发性神经病(p<0.01)。AD生物标志物阳性患者的中位肌酐较低(p<0.001),而eGFR(p=0.02)和LDL(p<0.01)较高。AD生物标志物阳性组的中位MMSE评分较低(p<0.0001)。此外,CDR与AD生物标志物状态相关(p=0.02)。只有AD生物标志物阳性患者接受了lecanemab治疗(p<0.0001)。

3.2 生物标志物组间的人口统计学和临床差异

表1中显示的相同信息,但按三种不同模态分层,仅针对接受单一生物标志物测试的患者,如补充表S1所示。大多数患者仅接受了CSF测试(456名,40%)或淀粉样蛋白PET扫描(414名,36%),而203名患者(18%)仅接受了AD血液测试。性别、种族、族裔、BMI和接受lecanemab治疗的患者比例在各模态之间均匀分布。年龄与所选生物标志物模态相关(p<0.0001),中位年龄分别为:淀粉样蛋白PET为73.8岁,CSF测试为71.8岁,血液测试为75.4岁。CDR全球评分和MMSE评分均与所选生物标志物模态相关(p<0.0001),痴呆症患者(CDR ≥1)的百分比分别为:淀粉样蛋白PET为12%,CSF测试为23%,血液测试为26%。脑血管疾病(p=0.01)、LDL浓度(p=0.003)和CKD(p=0.046)也与所选生物标志物模态相关。所有其他共病和实验室值在三种不同生物标志物模态之间均匀分布。

3.3 单一与多次生物标志物测试的人口统计学和临床差异

补充表S2显示了表1中提供的患者在其第一次生物标志物测试时的特征,但按患者是否接受单一或多次生物标志物测试分层。很少有患者(63名,6%)接受了超过一种模态的AD生物标志物测试。其中,24名接受了淀粉样蛋白PET和CSF测试;22名接受了CSF和血液测试;14名接受了淀粉样蛋白PET和血液测试,3名接受了淀粉样蛋白PET、CSF和血液测试。人口统计学细节、BMI和认知在两组之间均匀分布。单一生物标志物测试的患者中脑血管疾病更常见(p=0.01),但接受多次生物标志物测试的患者中,心肌梗死频率(p=0.03)和血液中中位LDL水平(p=0.02)较高。

3.4 生物标志物测试量

生物标志物测试的月度量从2021年的每月约7次增加到2024年7月后的每月约50次(图2)。血液测试从2022年2月开始进行。2021年7月至2025年3月期间,在MDC接受至少一种AD生物标志物测试的1136名患者中,进行的测试数量如下:455次淀粉样蛋白PET扫描,505次CSF测试,155次PrecivityAD2血液测试和87次PrecivityAD血液测试(补充表S3和S4)。如前所述,有些人接受了多次测试。

3.5 按人口统计学因素分层的生物标志物测试结果和共病率

所有三种模态的生物标志物阳性率均为70%(补充表S3和S4)。与男性相比,女性在所有模态中AD生物标志物阳性的可能性更高(p=0.001,补充表S3),这在淀粉样蛋白PET视觉读数(p=0.04)和CSF测试(p=0.04)中具有统计学意义(图3),但在较少使用的血液测试中则无此现象。然而,对于PrecivityAD2血液测试,与男性相比,女性具有更高的绝对APS2评分(p<0.001,图4A,B)。此外,与男性相比,女性具有更高的淀粉样蛋白PET CL值(p=0.002,图4C),但在按不同测试版本分层时,CSF p-tau181/Aβ比率则无此现象(图4D-F)。与黑人个体相比,白人个体AD生物标志物阳性的可能性更高(p<0.01,补充表S4),这在CSF测试中具有统计学意义(p<0.01),尽管队列中黑人个体的总数较低(n=53,4.6%)。在探索性分析中,血液测试或淀粉样蛋白PET的连续值在种族之间没有显著差异(图4G-L)。

我们还按性别(补充表S3)和种族(补充表S4)比较了共病率。与女性相比,男性更常被诊断为高血压(p=0.02)、高脂血症(p=0.03)、糖尿病(p<0.01)和心肌梗死(p<0.01)。与白人患者相比,黑人患者更常患有糖尿病(p<0.001)、脑血管疾病(p=0.06)和CKD(p=0.03)。

3.6 人口统计学和临床因素预测的生物标志物阳性

进行了逻辑回归分析,以生物标志物状态(通过淀粉样蛋白PET、CSF或血液测试)作为结果,年龄、性别、种族以及高血压、糖尿病或CKD的存在作为预测因子(表2)。对于接受多次生物标志物测试的个体,考虑了最后一次测试。年龄每增加一年与淀粉样蛋白阳性概率增加相关(比值比[OR] 1.05,95%置信区间[CI] 1.03-1.07,p<0.001)。女性患者比男性患者更可能生物标志物阳性(OR 1.48,95% CI 1.11-1.98,p<0.01)。与黑人患者相比,白人个体更可能生物标志物阳性(OR 1.95,95% CI 1.03-3.68,p=0.04)。高血压(OR 0.64,95% CI 0.46-0.89,p<0.01)或糖尿病(OR 0.54,95% CI 0.38-0.77,p<0.001)的存在降低了生物标志物阳性的可能性。在这个包含人口统计学变量和其他共病的模型中,CKD对生物标志物阳性可能性的影响有趋势(p=0.051)。

3.7 敏感性分析

进行了额外的分析,以检查认知障碍的严重程度或与性别或种族的交互作用是否影响结果。在逻辑回归模型中包括了认知障碍的严重程度(CDR ≤0.5或CDR>0.5),它不是一个显著的预测因子,这表明在选定进行生物标志物测试的记忆门诊患者中,认知障碍的严重程度与AD病理的存在没有强烈关联。当包括性别与高血压和糖尿病的交互作用时,这些交互作用并不显著。然而,在这些模型中,性别和高血压的主要效应失去了显著性,而糖尿病的主要效应保持显著(补充表S5)。当包括种族与高血压和糖尿病的交互作用时,两种交互作用均显著(p=0.045表示种族×高血压,p=0.04表示种族×糖尿病)。种族和糖尿病的主要效应保持显著,而高血压的主要效应失去了显著性(补充表S6)。当包括高脂血症和脑血管疾病时,两者均无统计学显著性,先前预测因子的总体显著性没有变化(补充表S7)。

4 讨论

本研究的目的是评估2021年6月至2025年3月期间不同AD生物标志物模态(淀粉样蛋白PET扫描、CSF测试和血液测试)的使用情况。在此期间,包括2023年7月lecanemab获得FDA批准的日期,WashU MDC将生物标志物测试增加了约七倍。较高的生物标志物阳性率与年龄较大、女性性别和白人种族相关,而较低的阳性率与高血压和糖尿病相关。三种生物标志物模态的生物标志物阳性率约为70%,这高于先前专注于高诊断不确定性的记忆门诊研究中发现的比率。这可能反映了在WashU MDC,许多临床高度怀疑症状性AD的患者接受了生物标志物测试,以评估ATTs的资格。

2021年,MDC每月进行约七次CSF测试。2022年2月,开始使用血液测试。2023年10月,美国医疗保险和医疗补助服务中心开始为淀粉样蛋白PET报销后,淀粉样蛋白PET的生物标志物测试比例显著增加。到2024年7月,每月进行约50次生物标志物测试,其中大部分是淀粉样蛋白PET。最近另一中心也描述了类似的生物标志物模态使用趋势。

年龄和认知障碍的严重程度与所使用的生物标志物模态相关。年龄较大与使用血液测试和淀粉样蛋白PET相关,这可能是因为老年患者更有可能拥有医疗保险,而医疗保险涵盖基于血液测试和淀粉样蛋白PET启动ATTs。认知障碍较轻的患者更可能接受PET,这可能反映了PET在早期症状性AD患者中的频繁使用,这些患者正在接受ATTs评估。性别和种族与所使用的生物标志物模态无关。值得注意的是,在一些研究中,与高加索患者相比,黑人个体接受腰椎穿刺的可能性较低,但接受生物标志物测试的黑人患者数量相对较少,可能无法提供足够的统计效力进行模态之间的有效比较。

当结合三种生物标志物模态时,女性的生物标志物阳性率比男性高1.5倍,她们在血液测试和淀粉样蛋白PET扫描中的绝对生物标志物值更高。即使在调整年龄和关键共病(高血压、糖尿病和CKD)后,性别仍然是生物标志物阳性跨模态的独立显著预测因子。这与先前在社区队列中报告的与男性相比,女性淀粉样蛋白PET阳性率和病理负担更高的报告一致,但与先前描述与女性相比,男性不同血浆p-tau物种水平更高的研究相反。虽然较高的生物标志物阳性率可能通过与男性相比AD在女性中的较高患病率来解释,但女性中较高的病理负担的机制可能很复杂且多因素。

与黑人个体相比,白人个体结合三种模态的生物标志物阳性可能性是其两倍,即使在调整人口统计学因素和共病后也是如此,这与一些先前研究一致。矛盾的是,研究表明黑人和西班牙裔人群中认知障碍的患病率更高,这可能表明更高比例的痴呆症病例是由非AD病因引起的,如脑血管疾病。值得注意的是,本研究中接受AD生物标志物测试的黑人个体数量很少,使这一发现不确定,需要在更大的研究中确认。

共病的总体患病率与先前报道的AD患者队列相似。值得注意的是,高血压和糖尿病与生物标志物阳性风险降低独立相关。因为男性和黑人患者某些共病的发生率显著更高,我们还进行了敏感性分析,检查性别或种族与高血压或糖尿病的潜在交互作用。当包括性别或种族与高血压的交互作用时,高血压对生物标志物状态的主要影响失去了显著性。然而,即使包括性别或种族的交互作用,糖尿病仍对生物标志物状态有主要影响。与高血压和糖尿病相关的AD生物标志物阳性风险降低似乎与某些心血管风险因素增加AD风险不一致,以及最近另一项描述特别是糖尿病或高血压的存在与不同AD血浆生物标志物水平显著相关的研究所述结果不一致。然而,这些共病可能与认知障碍的非AD原因(如血管性痴呆)更强烈相关。

当在包含高血压和糖尿病的模型中包括CKD时,我们只看到对生物标志物阳性可能性的影响趋势。CKD与其他研究中较高的AD血液生物标志物水平相关,尽管PrecivityAD2测试可能不太容易受到这些影响。此外,可能没有观察到影响,因为模型中包括了多种生物标志物模态和/或因为电子健康记录中CKD信息不准确。

本研究有一些局限性。我们队列中很少的患者(6%)接受了超过一种模态的AD生物标志物测试。此外,接受生物标志物测试的黑人患者数量相对较少(n=53),特别是接受血液测试的患者,从而限制了统计效力。我们先前报告称,黑人患者在MDC诊所中代表性不足,只有11%的MDC患者自认为黑人,而估计的收治区域包括16%的黑人个体。这表明黑人患者(5%)的生物标志物测试率不成比例地低,原因尚不清楚。然而,我们发现黑人患者在首次MDC就诊时更可能患有中度或重度痴呆症,即当他们不再符合ATTs资格时;因此,他们可能不太可能接受生物标志物测试来确认淀粉样蛋白病理。为了最大化统计效力,我们将不同的生物标志物模态结合起来进行分析。如果队列具有更大的统计效力,不同的人口统计学因素和共病可能对不同的生物标志物模态或甚至特定测试产生不同的影响。

总之,在美国大型专科记忆诊所中,获得lecanemab的FDA批准后,AD生物标志物测试显著增加。在该诊所中,AD血液生物标志物测试用于确认淀粉样蛋白病理并启动lecanemab治疗。总体而言,我们报告了跨生物标志物模态的高AD生物标志物阳性率,并发现了与年龄、性别和种族的关联。这些结果可能为临床实践中的淀粉样蛋白病理估计提供信息,并应在更大、更多样化的人群中进一步研究。

致谢

感谢我们的诊所患者及其支持的家人。在华盛顿大学记忆诊断中心,我们要感谢所有临床医生(Randall J. Bateman、David B. Carr、Steven Dunham、Nupur Ghoshal、Maren Gregerson、Jee-Young Han、Joo Lim、Justin M. Long、David M. Holtzman、Eric McDade、John C. Morris、Erik S. Musiek、Madeline Paczynski、Michelle Rudman、Suzanne E. Schindler、B. Joy Snider、Alexandra Venuto、Cassandra Ward和Kyle Womack),以及护理人员(LaChe Boyd、Maria Carroll、Dawn Ellington、Leslie Green、Zachary Posey和Erica Woolfolk)。本研究的资金来自SES从Barbara Morriss信托获得的启动赠款资金。研究资助者未参与研究的设计和实施;数据的收集、管理、分析和解释;手稿的准备、审查或批准;或决定提交手稿发表。AH和SES完全接触研究中的所有数据,并对数据的完整性和数据分析的准确性负责。CV-C获得了美国国家衰老研究所(R00AG073452)的资助。

利益冲突声明

AH获得了Novo Nordisk的研究资金,并与Biogen合作进行研究项目。MP报告了从Eisai和Eli Lilly获得的个人荣誉费,用于参加科学委员会会议和教育活动。她在提交工作之外担任Eisai和Eli Lilly赞助的临床试验的子研究者。AG和WJBP获得了Novo Nordisk的研究资金。MRP在提交工作之外获得了Avid Radiopharmaceuticals, Inc.和Lantheus Medical Imaging, Inc.的咨询费。RJB共同创立了C2N Diagnostics。华盛顿大学(WashU)和RJB拥有C2N Diagnostics的股权利益,并基于许可给C2N Diagnostics的技术(稳定同位素标记动力学、血浆检测和通过磷酸化变化诊断阿尔茨海默病的方法)获得特许权使用费收入。RJB因担任C2N Diagnostics的科学顾问委员会成员而从C2N Diagnostics获得收入。RJB从Avid radiopharmaceuticals、Janssen、Roche/Genentech、Eli Lilly、Eisai、Biogen、AbbVie、Bristol Myers Squibb和Novartis获得了研究资金。TLSB报告了来自Siemens的资助;来自Hyperfine的设备贷款;来自Lantheus Radiopharmaceutical和Eli Lilly/Avid Radiopharmaceuticals的前体和知识产权转让;来自Biogen、Eli Lilly、Eisai、Bristol Myers Squibb、Johnson & Johnson和Merck的个人费用;以及来自Medscape、PeerView和Neurology Today的医学教育活动的付款,均在提交工作之外。JCM在研究进行期间报告了来自美国国立卫生研究院的资助。BJS在提交工作之外报告了来自Eisai和Eli Lilly的咨询委员会费用和资助。SES自2024年以来未从制药或诊断公司获得任何财务补偿,当时她因在Eisai和Novo Nordisk的生物标志物测试和教育科学顾问委员会服务以及来自Eisai、Eli Lilly和Novo Nordisk的演讲费而获得荣誉费。她从Medscape、PeerView和持续医疗学习学院获得了教育演讲的荣誉费。她无偿为Acumen、Biogen、Cognito Therapeutics、Danaher、Eisai、Eli Lilly、Johnson and Johnson Innovative Medicine和Sanofi提供了科学咨询。所有其他作者报告无声明。作者披露可在支持信息中找到。

同意声明

本研究不需要患者同意。

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