AAIC 2026·中国之声 | 韩璎教授团队:Klotho蛋白与早发型AD皮质特征两项研究
发布时间:2026-07-27   
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2026年7月12日至15日,阿尔茨海默病协会国际会议(AAIC 2026)于英国伦敦盛大召开。 历经多年深耕积淀与科研突破,中国神经科学领域正昂首跻身国际前沿。「AAIC 2026·中国之声」栏目聚焦阿尔茨海默病(AD)及相关认知障碍的重点领域,深度解码中国诊疗智慧,全景记录中国专家亮相AAIC 2026的重磅学术风采,定格东方医者闪耀伦敦国际舞台的高光时刻,彰显中国神经科学成果的全球影响力。

本届大会上,首都医科大学宣武医院韩璎教授团队2项研究成果从蛋白组学到神经影像学多维度拓展了AD精准诊疗的认知边界,以下为具体研究介绍。



血浆Klotho水平升高与APOE-ε4携带者AD病理减少及认知衰退减缓相关


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研究背景


Klotho是一种与长寿相关的蛋白,具有确切的神经保护作用。多项研究显示,较高的循环Klotho水平或KL-VS杂合基因型与AD风险降低及更好的认知表现相关,且这些保护性关联在APOE-ε4携带者中可能更为显著。然而,血浆Klotho水平如何与AD病理及认知表现相关联尚不清楚。本研究基于一个定义明确的中国队列,系统探讨了血浆Klotho水平与AD相关病理及认知结局在不同APOE-ε4状态下的关系。


研究方法


本研究纳入来自粤港澳大湾区健康老龄化脑研究(GHABS)队列的354名参与者,探讨血浆Klotho水平与AD相关生物标志物(包括血浆p-Tau217、GFAP、NfL、Aβ PET、tau PET)以及多领域认知表现之间的关联。根据APOE-ε4携带状态进行分层分析,采用交互模型评估APOE-ε4是否修饰血浆Klotho与AD相关生物标志物或认知之间的关联。在APOE-ε4携带者中进一步进行中介分析,探讨AD相关病理和神经退行性标志物是否介导了血浆Klotho与认知结局之间的关联。


研究结果


在APOE-ε4携带者中,较高的血浆Klotho水平与较低的AD相关生物标志物及更好的认知表现相关(图1-2)。


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图1. 血浆Klotho与AD病理、神经退行性变及认知结局的APOE-ε4状态分层关联(森林图)

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图2. 血浆Klotho与APOE-c4状态对血浆生物标志物、AB-PET测量指标及认知结果的交互作用


血浆Klotho与APOE-ε4状态在血浆p-Tau217、GFAP、NfL、Aβ PET负荷及多项认知指标上存在显著或临界显著的交互作用(图2),提示一种APOE-ε4依赖性的关联模式。


在APOE-ε4携带者中,中介分析进一步显示,Aβ-PET(Composite AV45)SUVR、血浆p-Tau217、GFAP和NfL分别介导了血浆Klotho水平与MoCA评分之间74.6%、66.5%、53.8%和52.3%的关联(图3)。


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图3. APOE-ε4携带者中Aβ-PET及血浆生物标志物对血浆Klotho与认知关联的中介效应分析


同样,Aβ-PET、血浆p-Tau217、GFAP和NfL分别介导了血浆Klotho与词语流畅性表现(VFT评估)之间51.4%、48.5%、44.4%和48.0%的关联(图3)。


研究结论


本研究表明血浆Klotho是一种APOE-ε4依赖性的保护因子,可能通过减轻AD相关病理改善认知表现。








早发型与晚发型AD的微结构及宏观结构皮质特征


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研究背景


皮质平均弥散率(cMD)、皮质厚度(CTh)和灰质体积(GMV)在年轻对照组(YC)、老年对照组(OC)、早发型AD(EOAD)和晚发型AD(LOAD)中的空间模式尚未被充分阐明。本研究在两个独立队列中探讨了微结构和宏观结构皮质退行性变模式,并评估其与年龄、Aβ和tau病理的关联。


研究方法


本研究分析了来自ADNI(43例YC、278例OC、35例EOAD、299例LOAD)和GHABS(37例YC、31例OC、27例EOAD、35例LOAD)共783名参与者。衰老组包含YC和OC。评估EOAD vs. YC、LOAD vs. OC、OC vs. YC的cMD、CTh和GMV组间差异。对于每种模态和疾病对比,分别在ADNI和GHABS中按绝对t值对皮质区域进行排序。在两个队列中均位列前十的区域被定义为模态和亚型特异性候选ROI。随后计算个体水平特征评分——即区域指标按跨队列平均t统计量加权的平均值,形成9个多模态特征ROI。采用多元线性回归模型检验每个特征ROI与Aβ PET、tau PET及年龄在EOAD、LOAD和衰老组中的关联。


研究结果


EOAD、LOAD和正常衰老在所有三种模态上均表现出不同的cMD、CTh和GMV空间模式(图4)


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图4. EOAD、LOAD与正常衰老在ADNI及GHABS中的多模态结构损伤模式


EOAD以脑后部联合网络崩溃为主,LOAD以边缘-颞叶环路衰竭为主,衰老以感觉运动-颞叶退行性变为主。ADNI和GHABS中重叠的排名前列区域显示出高度的空间一致性,形成了稳健的多模态特征(图5)


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图5. EOAD、LOAD及衰老的多模态神经退行性病变特征的识别


回归分析揭示了亚型特异性的神经退行性变驱动因素(图6)


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图6. EOAD、LOAD与衰老中多模态神经退行性变特征的不同病理驱动因素


在EOAD中,tau病理显著预测了所有三种特征指标,而Aβ和年龄未显示显著关联。在LOAD中,tau和年龄均与识别的结构特征独立相关。在衰老组中,年龄是唯一的显著预测因子。


研究结论


通过整合两个独立队列的微结构和宏观结构MRI,本研究识别出可重复的多模态皮质特征,能够区分EOAD、LOAD和脑衰老,并揭示不同的病理驱动因素。这些发现为理解衰老、EOAD和LOAD中的微结构和宏观结构特征提供了新的见解。















参考文献

1.Jie Yang, et al. Increased Plasma Klotho Levels Correlate With Reduced Alzheimer’s Disease Pathology and Cognitive Decline in APOE-ε4 Carriers. AAIC 2026. Virtual Poster.
2.Zhou Xin, et al. Microstructural and Macrostructural Cortical Signatures of Early-onset and Late-onset Alzheimer‘s Disease. AAIC 2026. Virtual Poster.



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