预测前痴呆期

这是一项观察性、首次人体（FIH）队列研究，对载脂蛋白E4（ApoE4）阳性的成年人进行为期两年的跟踪，以观察多模态“进展与风险”（P&R）模型在预测哪些人将发展为阿尔茨海默病引起的、经生物标志物确认的极早期轻度认知障碍（MCI）方面的效果如何。 该研究结合了遗传风险、血液生物标志物、数字测试和可穿戴设备数据，对目前认知正常或仅受极轻微影响的人群进行风险分期。

背景与动机：阿尔茨海默病通常发展缓慢，历经多年，始于一个漫长的“临床前”阶段，在此阶段人们认知正常，但大脑中默默地积累着与疾病相关的变化。 在此期间，在症状达到MCI或痴呆水平之前，可能会出现细微的认知变化。 磷酸化tau 217（pTau217）的血液和脑脊液标志物已成为高度准确的潜在阿尔茨海默病病理指标，并能预测从MCI到痴呆的进展，在先前工作中其性能（AUC值）在0.8-0.9的范围内。 临床痴呆评定量表，特别是总分（CDR-SB），是一种经过充分验证的方法，用于对从正常认知到极轻度损害和MCI的人群进行分期，其中即使是微小的变化也反映了有意义的临床转变。

然而，像CDR这样的工具通常需要知情人，并且对于看似认知正常的人群，在初级保健中并不常规使用。 与此同时，大型遗传研究表明，晚发性阿尔茨海默病具有高度多基因性：许多常见的遗传变异，连同APOE ε4等位基因，共同塑造了个体的遗传风险。 多基因风险评分（PRS）通过结合全基因组关联研究中与阿尔茨海默病相关的数千个遗传变异的信息（根据其关联性加权）来总结这种遗传风险。 这些评分，特别是与APOE状态一起考虑时，可以帮助识别出患阿尔茨海默病几率更高、发病更早的人群，并能区分病例与对照，其AUC通常处于0.70-0.80的范围。

最近的研究已将PRS扩展到整合性评分，这些评分包含了神经退行性、血管和代谢通路中的遗传信号，有时使用深度学习方法捕捉非线性效应。 与此同时，大型血浆蛋白质组学研究和多组学分析（包括DNA甲基化）已经确定了与阿尔茨海默病病理和进展相关的蛋白质和分子特征。 总之，这些进展表明，将PRS与基于血液的蛋白质组学和其他“组学”数据，加上临床和数字评估相结合，可以为目前功能仍正常的人群提供关于近期风险和疾病阶段的丰富图景。

本研究建立在“计算机模拟”（基于计算机的）建模工作的基础上，该工作利用了现有队列，这些队列已经拥有全基因组测序、包括pTau217在内的血浆蛋白质组学、影像学以及纵向认知和临床数据。 这些分析正被用于开发和校准候选的P&R模型，这些模型用于估计从认知正常或极轻度受损状态转变为pTau217阳性MCI的短期风险。 当前的方案是在一个新的临床队列中对一个预先指定的P&R模型进行前瞻性测试。

总体目标和主要问题：本研究的总目标是在现实世界的ApoE4阳性老年人群中验证一个固定的蛋白质基因组学P&R模型，并评估此类模型是否可以通过结合现有基因组数据、血液检测和可扩展的数字监测来实施。

对于广大受众，本研究提出的主要问题是：

在入组时认知正常或仅受极轻微影响的55岁及以上ApoE4阳性成年人中，预先指定的P&R模型在区分哪些人将在24个月内转变为早期pTau217阳性MCI第一阶段与哪些人不会在此期间转变方面效果如何？

在此类人群中，进行这种结合现有遗传数据、重复血液检测、数字认知和语言测量以及连续可穿戴监测的多模态评估，为期两年，其可行性和可接受性如何？

在预测阿尔茨海默病引起的早期MCI时，完整的P&R模型的性能与更简单的方法（例如仅基于APOE加PRS或标准临床和认知测量的模型）相比如何？

数字和可穿戴测量（例如来自Oura Ring的睡眠和活动指标、简短语音特征以及基于应用程序的认知任务）是否能在遗传、血液和传统临床测量之外，显著改善预测能力？

不同采样策略（例如，静脉血与指尖采血、更多面对面访视与更多远程监测）的实际成本和物流如何，这些策略与正确识别的真实转变事件数量有何关系？

次要和探索性目标包括：在这个富集的、高风险人群中，估计从认知正常状态到MCI的短期（2-5年）和模拟的长期（长达10年）转变概率，并检查基于Oura Ring的暴露组风险评分与蛋白质基因组风险评分和认知功能测量的关系。

通俗易懂的研究设计：这是一项纵向观察性队列研究：研究人员随着时间的推移观察和测量参与者，而不给予任何实验性药物或设备。 该队列最初将包括大约90名ApoE4阳性成年人，随着研究的成熟，计划扩展到约100名参与者；参与者至少55岁，且在基线时认知正常或仅受极轻微影响。

研究随访自基线访视起持续24个月。 每位参与者在基线（第0个月）以及第6、12、18和24个月参加面对面诊所访视，每次随访允许有大约两个月的窗口期。 在访视之间，通过数字工具（包括Oura Ring和智能手机应用程序）对参与者进行连续或频繁的监测，以跟踪睡眠、身体活动、心率指标、移动性和位置，以及简短的数字认知或语言任务。 大约十名参与者的子集将接受特别密集的可穿戴监测。

不给予实验性治疗。 相反，重点是从一个特征明确的高风险群体收集详细数据——遗传、血液、认知和数字数据——以应用和测试P&R模型。 如果参与者符合MCI标准且阿尔茨海默病生物标志物阳性（例如，如果pTau217升高），他们将被转诊给神经科医生，并且一旦被认为是“MCI阳性”，他们可能会从研究中退出。

谁可以参加？ 目标人群由已经知道自己携带至少一份ApoE4变异并拥有来自早期测试的现有基因组数据的成年人组成。 这些人可能来自先前的临床护理、先前的研究或商业直接面向消费者的基因服务，但他们必须愿意与本研究共享他们的数据。

关键纳入标准：

入组时年龄55岁或以上。

通过先前测试（例如，临床ApoE检测、基因panel或研究基因分型）记录到至少一个ApoE4等位基因。

全基因组测序（WGS），或者如果WGS不可用，则使用覆盖阿尔茨海默病风险位点的高密度基因分型芯片，并愿意提供原始数据文件（例如，VCF、FASTQ）用于PRS计算。

基线时认知正常或极轻度受损，根据数字认知测试和标准化量表（总体CDR 0或0.5，无痴呆诊断）判断。

对于认知正常（CN）和主观认知下降（SCD）的参与者，将应用结合了PRS、生物标志物和认知数据的P&R模型分期标准来分配风险等级。

能够提供知情同意并遵守研究程序。

愿意使用数字设备（例如智能手机、可穿戴传感器和像Oura Ring这样的睡眠设备）进行连续或频繁的监测。

对潜在参与者的重要说明：

本研究不进行ApoE基因分型或全基因组测序作为研究的一部分；这些必须在入组前已经完成。

没有记录在案的ApoE4携带者状态，或没有可用于PRS计算的基因组数据的人不符合资格。

排除标准包括：

基线时诊断为痴呆（任何原因）。

可能干扰认知评估的主要神经系统疾病，如帕金森病、伴有持续缺陷的卒中或频繁癫痫发作。

可能干扰参与或数据解释的主要精神疾病（例如，未控制的严重抑郁症或精神分裂症）。

严重的未受控制的医学疾病（如不稳定心脏、肝脏或肾脏疾病），可能将预期寿命限制在约三年以内。

在过去六个月内使用可能改变生物标志物轨迹的研究性药物或疾病修饰性阿尔茨海默病疗法。

对可选程序如脑电图、MRI或PET扫描的禁忌症（例如，某些植入设备或严重幽闭恐惧症）。

无法或不愿意使用所需的数字监测工具，如无法使用智能手机或严重感觉障碍导致无法使用。

拒绝共享研究所需的现有ApoE/基因组数据或电子病历（EMR）信息。

在筛选时已经符合pTau217升高（即阿尔茨海默病引起的生物标志物阳性MCI）的MCI标准的参与者将不会继续参与研究，而是会被转诊给神经科医生。

最初计划从大约十名已经使用Oura Ring的参与者组成的小型“先锋”组开始，然后随着时间的推移逐步扩展到总共约100名参与者，在认知正常的ApoE4携带者中，低、平均和高PRS类别的代表性大致相等。

什么是P&R模型和PRS？ 本研究中使用的多基因风险评分（PRS）源自全基因组数据，使用来自大型、经过充分验证的阿尔茨海默病GWAS和荟萃分析的效应大小。 为了避免重复计算，APOE区域被排除在PRS之外，而APOE基因型（例如ApoE4等位基因的数量）被单独建模作为其自身的预测因子。

简而言之，PRS的计算方式如下：

选择一组在先前GWAS中与阿尔茨海默病风险相关的常见遗传变异（单核苷酸多态性，或SNPs）。

对于每个变异，将一个人携带的风险等位基因数量（0、1或2）乘以来自发现研究的相应效应大小（对数比值比）。

对所有选定的SNPs的这些加权贡献求和，以获得每个人的单个评分。

对遗传数据进行标准质量控制和祖先检查，并使用连锁不平衡剪枝和p值阈值等方法在预测性能与评分的复杂性之间取得平衡。 一旦计算出来，PRS将在祖先匹配的参考组内进行标准化（转换为z分数），并分为分位数（例如，最低约25%、下一个25%、下一个25%、最高约25%）。 这些类别既用于招募（以确保涵盖一系列遗传风险），也用于转变风险的亚组分析。

更广泛的P&R模型在PRS和APOE之上增加了额外的层，可能包括：

血浆蛋白质组学特征，包括pTau217和其他阿尔茨海默病相关标志物，如pTau181、Aβ42/40比率、GFAP和神经丝轻链（NfL）。

与蛋白质组学变化以及认知或大脑相关表型相关的DNA甲基化特征。

认知和功能的临床和神经心理学测量。

来自EMR的生活方式医学风险因素（形成痴呆风险评分）。

来自Oura和智能手机应用程序的数字和可穿戴指标（睡眠模式、活动、心率、语音特征等）。

利用现有队列数据，研究人员将测试不同的时间-事件模型（如Cox比例风险模型），这些模型预测向MCI或pTau217阳性MCI的转变，并根据统计性能（例如，区分度和校准度）、成本和实用性进行比较。 一个“最佳”P&R模型将被选择，然后在本FIH队列的数据分析前被“锁定”。 对于研究中的每位参与者，固定模型将生成基线风险估计并分配风险等级；然后对这些预测进行前瞻性跟踪，以观察它们与实际结果的匹配程度。

参与者实际上做什么？ 对于参与者来说，研究经历包括诊所访视、采血、数字评估以及连续或频繁使用可穿戴设备的组合。

主要活动：

筛选和同意（可能与基线重叠）

审查资格，包括确认先前的ApoE4基因型和WGS或合适基因分型数据的可用性。

签署知情同意和数据共享授权，包括允许从先前实验室、研究生物库或直接面向消费者的公司获取基因组数据。

可选地允许访问过去和未来的Oura Ring数据。

医学、神经和精神病病史、药物审查、体格和神经系统检查以及生命体征（其中一些可以从可穿戴设备中获取）。

审查任何先前的认知测试、影像学和生物标志物结果（如果可用）。

基线访视（第0个月）

在基线诊所访视中，参与者接受：

标准认知和功能评估，包括CDR（总体和总分）以及涵盖记忆、执行功能和语言的神经心理学成套测试。

数字认知成套测试（例如来自Punto Health），旨在对正常认知和早期MCI之间的细微变化敏感。

血液采集（通过静脉穿刺或指尖采血）用于：

血浆pTau217和其他阿尔茨海默病生物标志物（pTau181、Aβ42/40、GFAP、NfL）。

使用经过验证的实验室检测方法进行蛋白质组学和甲基化组分析。

临床实验室测试，如全血细胞计数和代谢panel，根据需要。

可选临床指征的腰椎穿刺（非研究必需），如果参与者自己的临床医生建议进行以明确诊断；剩余的脑脊液可以在单独的生物库同意下共享用于探索性分析。

可选脑电图（静息态和任务态范式）和视网膜高光谱成像，如果在临床环境中可用。

可选影像学（MRI或淀粉样蛋白PET），如果由治疗临床医生作为标准护理的一部分开具；如果参与者同意，研究可以使用这些影像结果。

启动数字监测：培训参与者使用Oura Ring和智能手机应用程序，这些应用程序跟踪嗅觉测试、位置/移动性、活动、语音模式和睡眠。

基于所有基线信息，包括PRS、生物标志物和认知数据，应用P&R模型为每位参与者分配风险阶段（如认知正常、主观认知下降或MCI第一阶段）以及这些阶段内的风险等级。 在基线时已经符合pTau217阳性MCI标准的参与者被转诊给神经科医生，通常不会保留在以CN为重点的主要队列中。

随访访视（第6、12、18和24个月）

在每次预定的随访访视中，参与者：

提供间隔病史，包括任何新症状、事件或药物变化。

重复CDR和选定的神经心理学测试，以检测符合MCI标准或进展的变化。

重复数字认知评估。

再次采血（指尖或静脉）用于pTau217和其他生物标志物；根据预算允许进行额外的蛋白质组学或甲基化组分析。

审查数字监测的依从性并解决任何设备问题。

在某些情况下，在选定的时间点（例如基线和24个月）或在参与者子集中重复脑电图和视网膜成像。

仅当临床指征或作为标准护理可用时才进行MRI或PET，而非强制性的研究程序。

在每次访视时，更新P&R风险评分和分期类别以反映新的生物标志物和认知数据。

连续数字监测和“触发”访视

在诊所访视之间，参与者佩戴Oura Ring并使用智能手机应用程序，这些应用程序收集关于睡眠、活动、心率、位置/移动性以及基于应用程序的简短认知或语言任务表现的信息。 如果这些系统或参与者自己标记出潜在的认知或功能下降（例如，睡眠模式变化、活动减少、语音指标改变或数字任务表现下降），研究团队可以安排“触发”访视或远程评估。

触发评估可能包括聚焦的认知测试、重复的pTau217和其他血液生物标志物，并且如果符合生物标志物阳性MCI的标准，可能导致转诊给神经科医生。 转变为生物标志物阳性MCI的参与者被转诊进行临床护理，并且根据方案可能停止进一步的密集研究随访。

总的来说，每位参与者在两年内通常至少有五次诊所访视和五次计划的生物样本收集，加上任何由触发评估引起的额外访视。

结果及其分析方法

主要结果是在24个月内从认知正常状态转变为pTau217阳性MCI第一阶段。 这定义为：

符合阿尔茨海默病引起的MCI的共识标准，包括标准化测试上的客观认知下降，以及总体CDR评分约为0.5，CDR-SB处于“可疑损害”或极轻度范围；并且

血浆pTau217高于经过临床验证的阿尔茨海默病病理阈值，使用经过临床验证的检测方法。

脑脊液pTau217，如果从研究外的临床指征腰椎穿刺中获得，可能会作为探索性组成部分进行检查，但非必需。 一个亚组分析聚焦于根据P&R模型基线风险特别高的参与者，以检查该组内的转变时间。

关键的次要结果包括：

从认知正常到MCI第一阶段的转变时间，无论pTau217状态如何，以及从pTau217阴性到pTau217阳性的生物标志物转变时间。

从认知正常到MCI第一阶段的估计十年转变率，根据观察到的两年数据推断，并参考外部队列数据。

与P&R风险评分、PRS类别和生物标志物轨迹相关的晚发性阿尔茨海默病风险比。

不同采样和监测策略（例如，指尖采血与静脉采血、更多与更少的面对面访视、不同强度的数字监测）的每位参与者成本和每个检测到的转变事件成本。

数字监测特征（嗅觉、位置、活动、语音、脑电图、睡眠）在更传统的风险因素和生物标志物之外的增量预测价值，使用AUC/ROC和净重分类改善等指标评估。

考虑到适中的样本量和研究的FIH性质，统计分析主要是探索性和假设生成性的。 团队将估计P&R模型的性能（如AUC/ROC）及其置信区间，使用DeLong检验等方法比较替代模型，并使用生存模型和逻辑回归研究时间-事件和二元结果。 缺失数据将使用适当的方法处理（例如，多重插补或混合效应模型），敏感性分析将检查结果对不同缺失假设的稳健性。

数据处理、隐私和安全：所有研究数据都记录在安全、符合法规的电子数据采集系统中，如REDCap或同等平台。 每位参与者被分配一个唯一的研究ID，直接识别个人的信息与研究数据分开存储，通过安全的关键文件链接。 数字设备数据通过加密通道传输，并存储在具有基于角色的访问控制的安全服务器上；只有授权的研究人员才能访问可识别数据，大多数分析使用编码数据集。

为了保护机密性，所有工作人员都接受关于人类受试者保护和HIPAA要求的培训。 报告和出版物仅共享汇总或去识别化的信息；与协作者或赞助商的数据共享使用去识别化或有限数据集，在正式的数据使用协议下进行，这些协议禁止重新识别并要求适当的保障措施。 HIPAA授权被纳入同意过程，或在适当时获得豁免。 未来对存储的生物样本或数据超出当前协议的任何使用，都需要明确的参与者同意或适当的IRB和HIPAA决定。

对参与者的潜在风险包括：

采血的身体风险（短暂不适、瘀伤、罕见感染或晕厥）以及临床进行腰椎穿刺时的风险（头痛、背痛、非常罕见的出血或感染）。

脑电图和视网膜成像的极小风险（轻微不适或疲劳）。

临床指征的淀粉样蛋白PET扫描的辐射暴露，以及对影像结果的潜在焦虑。

数字监测位置、活动和语音相关特征的隐私风险，包括数据泄露的可能性——尽管在保障措施下很低。

心理风险，例如与了解遗传风险、生物标志物状态或早期认知变化相关的焦虑或困扰。

风险缓解策略包括使用训练有素的人员和标准程序进行样本采集，将影像限制在临床必要的范围内，实施强大的网络安全措施，并提供关于遗传和生物标志物信息的咨询和转诊。 参与者可以选择退出特定的可选组成部分（例如，脑脊液共享或某些数字特征），同时在可行的情况下继续参与研究的其他部分。 由于本研究是观察性的，风险从最小到中等，最初没有计划正式的外部数据安全监测委员会，但如果IRB或赞助商要求可以增加；主要研究者负责持续的安全监测，并根据机构政策向IRB报告严重不良事件。

知情同意和结果共享：在任何研究特定程序之前，合格的工作人员在私人环境中获得知情同意。 同意讨论涵盖研究目的、参与内容、潜在风险和益处、替代方案（包括不参与）、如何保护机密性、数据如何共享以及参与的自愿性（包括在不影响临床护理的情况下退出的权利）。 同意过程还解释了如何处理遗传和生物标志物结果，以及在什么条件下可能会返还个体结果。

对于数字监测，同意材料清楚地描述了收集哪些类型的数据（例如，基于GPS的位置、加速度测量和语音特征，但不是实际的语音内容）、这些数据如何使用，以及参与者如何可以根据需要暂停或停止某些数字组成部分。 本研究不招募儿童、囚犯或孕妇；这些群体被明确排除在外。 对于有细微认知变化的老年人，当存在担忧时，研究将正式评估决策能力，并可能在机构政策允许且IRB批准的情况下涉及法定授权代表。

研究结束时，研究结果将通过科学出版物和会议报告进行传播，使用去识别化或汇总数据。 如果参与者希望，将向他们提供总体结果的通俗易懂的摘要，以便他们了解本研究在阿尔茨海默病早期检测和风险分期方面的发现。