本研究の目的は、血液バイオマーカーを複数組み合わせて、認知症、及び認知症リスクを有する高齢者の統合的層別化システムを開発することである。今年度は以下の課題に取り組んだ。
1)血液Aβバイオマーカーの実用化に関する研究
IP-MSを用いた血液Aβバイオマーカーの薬機適用範囲拡大を目的とした前向き研究は終了し、データの整理・固定と必要な解析を進めたが、IP-MS測定システムに関連した複数のトラブルにより、バイオマーカーの実測定を年度内に行うことはできなかった。今後も研究を継続し、当初目標の達成を目指す。
一方、Immunoassay系によるAβバイオマーカーについて、HISCLを用いたAβ42/40比とSimoaを用いたpTau217の測定を行い、2施設でクロスバリデーションを行った。その結果、両者ともAUCが90%近くの高い精度を示し、cut off値も安定していた。仮にレカネマブ適応者選別のPET検査のスクリーニングに用いた場合、コストを20％以上削減する効果が期待できることが示された。
2) その他の認知症関連血液バイオマーカーの有用性の検証
血液バイオマーカーの有用性の検証を行うために、３施設合同で前向き研究を推進し、Project全体で534例が登録された。Aβ-PET, Tau-PET, FDG-PET, MRI等の画像データから得られる認知症病理関連情報をSOTとして、ATXN (A: Amyloid, T: Tau, X: others, N: Neurodegeneration)対応の血液バイオマーカーの検証を行った。その結果、血液AβやpTau217は高い精度でAβ異常蓄積の有無を判定できた。また、pTau217は、閾値を変えることによりタウ病理を捉えるバイオマーカーとしても有用性があること、GFAPは局所のグリオーシスやタウ病理、ブドウ糖代謝低下と関連が高いこと、NfLはAD病理の有無とは無関係に脳の萎縮や認知機能の低下と相関が強いこと等を明らかにした。また、Neurogranin, microRNA, multi omix等による他の認知症関連マーカーの検証を行い、DLBの病態把握に有用なバイオマーカーも明らかにした。
3) 統合的層別化システムの開発
上記の4種のバイオマーカーを組み合わせることにより、AD系かnon-AD系かの判別は90%近くの精度でできる上に、臨床病系（CN, MCI, dementia）やATN分類に対応した複雑な層別化を6-7割の精度で行なえることも示された。