Diabetes and Dementia Biomarkers: Less Alzheimer’s Pathology but More Non‑AD Neurodegeneration in Cognitively Normal Adults

Diabetes and Dementia Biomarkers: Less Alzheimer’s Pathology but More Non‑AD Neurodegeneration in Cognitively Normal Adults

Highlights

– In a pooled European cohort (n=5,550), diabetes mellitus (DM) was associated with lower odds of abnormal amyloid beta (Aβ) and phosphorylated tau‑181 (p‑tau181) among cognitively impaired participants.

– In cognitively normal (CN) individuals without Aβ pathology, DM was associated with higher odds of total tau (t‑tau) abnormalities and medial temporal atrophy (MTA), suggesting non‑AD neurodegenerative pathways.

– Findings imply that diabetes may contribute to dementia via mechanisms distinct from classic Alzheimer’s disease (AD) pathology, highlighting the need for tailored diagnostic and preventive strategies.

Background

Dementia is a heterogeneous syndrome with multiple interacting pathogenic pathways. Type 2 diabetes mellitus (T2DM) is an established epidemiologic risk factor for cognitive decline and dementia, but the mechanisms linking diabetes to neurodegeneration remain incompletely defined. Several hypotheses are active in the field: accelerated cerebrovascular disease, promotion of Alzheimer’s disease (AD) pathology (amyloid and tau), and direct metabolic/neurodegenerative effects mediated by insulin resistance, chronic inflammation, oxidative stress, and mitochondrial dysfunction.

Clarifying whether diabetes promotes canonical AD pathology (Aβ deposition and tau phosphorylation) versus alternative neurodegenerative or vascular pathways has important implications for biomarker use, clinical prognosis, and potential targeted interventions. The published study by van Gils and colleagues pooled European aging and memory clinic cohorts to examine associations between diabetes and multimodal AD biomarkers and markers of vascular burden across the clinical spectrum from cognitively normal (CN) to mild cognitive impairment (MCI) and dementia.

Study design

van Gils et al. performed a cross‑sectional analysis of 5,550 participants drawn from multiple European aging and memory clinic cohorts. The sample included cognitively normal individuals, those with MCI, and individuals with dementia. The principal exposures were presence of diabetes mellitus (DM) ascertained within cohort protocols. Outcomes comprised biomarker indicators of AD pathology and neurodegeneration: amyloid beta (Aβ), phosphorylated tau‑181 (p‑tau181), total tau (t‑tau), and medial temporal atrophy (MTA) assessed by neuroimaging. Vascular burden was measured by white matter hyperintensities (WMH) and cerebral microbleeds.

Primary analyses used logistic regression to estimate associations between DM and dichotomized biomarker abnormalities across diagnostic strata (CN, MCI, dementia). Secondary analyses examined combined biomarker profiles, for example Aβ status together with p‑tau181, t‑tau, MTA, WMH, or microbleeds, to identify patterns in which diabetes might differentially relate to AD pathology versus other neurodegenerative or vascular features.

Key findings

The pooled dataset included 5,550 participants with a mean age of 65.8 ± 8.7 years; 8.7% had diabetes. The principal, adjusted findings were as follows (odds ratios [OR] and 95% confidence intervals [CI] reported as in the original paper):

1) Diabetes and AD biomarkers in cognitively impaired individuals

  • In participants with MCI, DM was associated with lower odds of abnormal Aβ (OR = 0.70, 95% CI 0.51–0.95; p = 0.02).
  • In participants with dementia, DM was also associated with lower odds of abnormal Aβ (OR = 0.44, 95% CI 0.26–0.78; p = 0.003) and with lower odds of abnormal p‑tau181 (OR = 0.64, 95% CI 0.41–1.00; p = 0.045).

These results indicate that among clinically symptomatic individuals (MCI or dementia), diabetes was paradoxically linked to reduced probability of exhibiting canonical AD proteinopathies.

2) Diabetes and neurodegeneration in cognitively normal individuals

  • In cognitively normal participants who were Aβ‑negative, diabetes was associated with higher odds of abnormal t‑tau (OR = 1.57, 95% CI 1.00–2.46; p = 0.048) and with higher odds of MTA (OR = 1.96, 95% CI 1.05–3.68; p = 0.04).

These secondary analyses suggest that in the absence of amyloid pathology, diabetes relates to biomarkers of neuronal injury and medial temporal structural change.

3) Vascular burden

The primary report focused on the AD biomarker relationships described above. There were no consistent findings reported that diabetes increased the odds of WMH or microbleeds across the diagnostic strata in the same way as the AD biomarkers; the most striking pattern was the dissociation between lower Aβ/p‑tau prevalence in diabetics with cognitive impairment versus higher neurodegeneration markers in Aβ‑negative, cognitively normal diabetics.

Interpretation and clinical implications

At face value, these results challenge a straightforward model in which diabetes uniformly accelerates AD pathology. Instead, van Gils et al. provide evidence for a more nuanced scenario:

  • In persons already manifesting cognitive impairment, diabetes was associated with lower prevalence of amyloid and p‑tau pathology, implying that diabetes‑related dementia phenotypes may more often reflect non‑AD processes in these individuals.
  • Among cognitively normal adults who lack amyloid pathology, diabetes was associated with markers of neuronal injury and medial temporal atrophy, which may represent early, non‑amyloid neurodegenerative changes related to metabolic dysfunction.

Collectively, the findings imply that diabetes can contribute to cognition loss through mechanisms other than canonical AD proteinopathy — for example, via metabolic neurotoxicity, insulin signaling disruption, inflammation, small‑vessel disease not fully captured by standard WMH measures, or coexisting Lewy body or other pathologies. For clinicians, the practical consequences are severalfold:

  • Diagnostic evaluation of cognitive impairment in people with diabetes should not assume AD pathology; biomarker confirmation (CSF, PET, or validated blood tests) becomes particularly valuable to subtype dementia and guide prognosis and therapy.
  • Prevention efforts should emphasize aggressive management of metabolic and vascular risk factors even if they do not directly reduce amyloid burden — because diabetes appears linked to other neurodegenerative pathways.
  • Patients with diabetes and cognitive complaints may require monitoring for non‑AD neurodegenerative change; early structural imaging and tau/tau‑related biomarker assessments could help identify at‑risk individuals.

Expert commentary, mechanistic considerations, and limitations

Mechanistic plausibility: Experimental and clinical data support multiple routes by which diabetes may damage the brain without necessarily increasing amyloid deposition. Insulin resistance impairs neuronal glucose handling and synaptic function; chronic hyperglycemia and advanced glycation end products drive oxidative stress; and microvascular dysfunction can produce ischemic injury to medial temporal structures. Some preclinical models suggest that insulin signaling influences tau phosphorylation and clearance, but human data are mixed — consistent with the pattern observed here.

Study strengths include the large pooled sample from multiple European cohorts spanning the cognitive spectrum and the multimodal biomarker assessment strategy, which allowed interrogation of AD proteinopathies, neurodegeneration, and vascular imaging markers. The secondary profile analyses (Aβ combined with other markers) are particularly informative for etiologic heterogeneity.

Key limitations to consider:

  • Cross‑sectional design: temporality cannot be established. It is unclear whether diabetes precedes the observed biomarker changes or whether shared confounders affect both diabetes and biomarker status.
  • Heterogeneity across cohorts: variations in biomarker modalities (CSF vs plasma vs PET), assay thresholds, diabetes definitions, duration and severity of diabetes, glycemic control, and medication use (metformin, insulin, GLP‑1 receptor agonists) may influence associations. The pooled approach increases statistical power but can obscure cohort‑specific effects.
  • Residual confounding: obesity, physical activity, socioeconomic status, and comorbidities might mediate or confound observed relationships despite statistical adjustment.
  • Vascular burden measures (WMH, microbleeds) are imperfect proxies for cerebrovascular disease; other forms of small‑vessel or microinfarct pathology could be missed.

Future research directions: Longitudinal cohort studies stratified by diabetes duration, control (HbA1c), and treatment regimen are needed to map trajectories of biomarkers over time. Randomized trials of metabolic interventions (e.g., intensive glycemic control, insulin sensitizers, weight loss, GLP‑1 receptor agonists) with cognitive and biomarker endpoints would be informative. Autopsy‑based clinicopathologic correlation remains the gold standard for establishing whether diabetes increases the prevalence of non‑AD pathologies.

Conclusion

The van Gils et al. study adds important evidence that diabetes does not simply amplify Alzheimer’s proteinopathy across the board. Instead, diabetes appears associated with lower odds of Aβ and p‑tau pathology among clinically impaired individuals, while in cognitively normal, Aβ‑negative adults diabetes is linked to markers of neuronal injury and medial temporal atrophy. These results support a model in which diabetes increases dementia risk through heterogeneous pathways, often independent of classical AD pathology. Clinical practice should therefore prioritize comprehensive biomarker‑driven diagnosis and aggressive management of metabolic and vascular risks, and research should focus on longitudinal and interventional studies to delineate causal mechanisms and effective prevention strategies.

Funding and clinicaltrials.gov

Funding and trial registration details are reported in the original publication: van Gils V, Jansen WJ, van der Flier WM, et al. Alzheimers Dement. 2025;21(10):e70804. For cohort‑level funding and other administrative details, see the study’s full text and supplement.

References

1. van Gils V, Jansen WJ, van der Flier WM, Martinez‑Lage P, Hort J, Ramakers IHGB, Rouaud O, Laakso M, Engelborghs S, Popp J, Lleó A, Wallin A, Tsolaki M, Teunissen CE, Vandenberghe R, Freund‑Levi Y, Frölich L, Zetterberg H, Streffer J, Lovestone S, Moonen J, van Harten A, Veverová K, Legdeur N, den Braber A, Damian D, Hall A, Bralten J, Fanelli G, Franke B, Poelmans G, Bulló M, Jimenez‑Murcia S, Fernandez‑Arande F, Salvadó JS, Dalsgaard S, Visser PJ, Vos SJB. The association of diabetes with Alzheimer’s disease biomarkers and vascular burden across European aging and memory clinic cohorts. Alzheimers Dement. 2025 Oct;21(10):e70804. doi: 10.1002/alz.70804 IF: 11.1 Q1 . PMID: 41165072 IF: 11.1 Q1 ; PMCID: PMC12573102 IF: 11.1 Q1 .

2. Livingston G, Huntley J, Sommerlad A, Ames D, Ballard C, Banerjee S, et al. Dementia prevention, intervention, and care: 2020 report of the Lancet Commission. Lancet. 2020;396(10248):413–446. doi:10.1016/S0140‑6736(20)30367‑6.

3. Biessels GJ, Despa F. Cognitive decline and dementia in diabetes mellitus: mechanisms and clinical implications. Nat Rev Endocrinol. 2018;14(10):591–604. doi:10.1038/s41574‑018‑0093‑4.

糖尿病と認知症バイオマーカー:認知機能正常な成人ではアルツハイマー病の病理が少ないが、非AD神経変性がより多い

糖尿病と認知症バイオマーカー:認知機能正常な成人ではアルツハイマー病の病理が少ないが、非AD神経変性がより多い

ハイライト

– ヨーロッパ合同コホート(n=5,550)で、糖尿病(DM)は認知機能障害のある参加者において異常なアミロイドベータ(Aβ)およびリン酸化タウ-181(p-タウ181)の発生率が低いことが示された。

– アミロイド病理がない認知機能正常(CN)の個人では、DMは全タウ(t-タウ)の異常と内側頭葉萎縮(MTA)の発生率が高いことが示された。これは非AD神経変性経路を示唆している。

– 結果は、糖尿病が典型的なアルツハイマー病(AD)の病理とは異なるメカニズムで認知機能低下に寄与することを示し、個別化した診断と予防戦略の必要性を強調している。

背景

認知症は多様な症候群であり、複数の相互作用する病原経路がある。2型糖尿病(T2DM)は認知機能低下と認知症の確立された疫学的リスク因子であるが、糖尿病と神経変性の関連メカニズムは完全には定義されていない。この分野では、脳血管疾患の加速、アルツハイマー病(AD)病理(アミロイドとタウ)の促進、インスリン抵抗性、慢性炎症、酸化ストレス、ミトコンドリア機能不全による直接的な代謝/神経変性効果などの仮説が提唱されている。

糖尿病が典型的なAD病理(Aβ沈着とタウリン酸化)を促進するのか、それとも代替の神経変性または血管経路を促進するのかを明確にすることは、バイオマーカーの使用、臨床予後、潜在的な標的介入の重要な意味を持つ。Van Gilsらの公表された研究では、ヨーロッパの老化と記憶クリニックのコホートを統合して、糖尿病と多様なADバイオマーカーおよび血管負荷マーカーの関連を検討した。

研究デザイン

Van Gilsらは、複数のヨーロッパの老化と記憶クリニックのコホートから5,550人の参加者を対象とした横断的研究を行った。サンプルには認知機能正常な個人、軽度認知機能障害(MCI)、認知症の個人が含まれていた。主要な曝露は、コホートプロトコル内で確定された糖尿病(DM)の有無であった。アウトカムは、AD病理と神経変性を示すバイオマーカー指標(アミロイドベータ(Aβ)、リン酸化タウ-181(p-タウ181)、全タウ(t-タウ)、内側頭葉萎縮(MTA))および神経画像評価に基づいたものであった。血管負荷は白質高信号(WMH)および脳微小出血によって測定された。

主要な分析では、論理回帰を使用してDMとバイオマーカー異常の関連を診断層別(CN、MCI、認知症)で推定した。二次分析では、Aβ状態とp-タウ181、t-タウ、MTA、WMH、または微小出血を組み合わせたバイオマーカープロファイルを検討し、糖尿病がAD病理と他の神経変性または血管特徴との間でどのように異なる関連を持つかを特定した。

主要な結果

統合データセットには平均年齢65.8 ± 8.7歳の5,550人の参加者が含まれ、8.7%が糖尿病を有していた。主要な調整済み結果は以下の通り(オッズ比[OR]と95%信頼区間[CI]は原著論文と同じように報告される):

1) 認知機能障害のある個人における糖尿病とADバイオマーカー

  • MCIの参加者では、DMは異常なAβの発生率が低いことが示された(OR = 0.70, 95% CI 0.51–0.95; p = 0.02)。
  • 認知症の参加者では、DMは異常なAβ(OR = 0.44, 95% CI 0.26–0.78; p = 0.003)および異常なp-タウ181(OR = 0.64, 95% CI 0.41–1.00; p = 0.045)の発生率が低いことが示された。

これらの結果は、臨床的に症状のある個人(MCIまたは認知症)では、糖尿病が逆説的に典型的なADタンパク症の発現確率が低いことを示している。

2) 認知機能正常な個人における糖尿病と神経変性

  • Aβ陰性の認知機能正常な参加者では、糖尿病は異常なt-タウ(OR = 1.57, 95% CI 1.00–2.46; p = 0.048)およびMTA(OR = 1.96, 95% CI 1.05–3.68; p = 0.04)の発生率が高いことが示された。

これらの二次分析は、アミロイド病理がない場合、糖尿病が神経細胞損傷と内側頭葉構造変化を示すバイオマーカーに関連することを示唆している。

3) 血管負荷

主報告は上述のADバイオマーカーの関係に焦点を当てている。糖尿病がWMHや微小出血の発生率を増加させるという一貫した結果は報告されておらず、最も目立つパターンは、認知機能障害のある糖尿病患者におけるAβ/p-タウの低頻度と、Aβ陰性の認知機能正常な糖尿病患者における神経変性マーカーの高頻度の分離である。

解釈と臨床的意義

表面的には、これらの結果は糖尿病が一律にAD病理を加速するという単純なモデルに挑戦している。代わりに、Van Gilsらはより洗練されたシナリオを提供している:

  • すでに認知機能障害を示している個人では、糖尿病はアミロイドとp-タウ病理の頻度が低いことが示され、これは糖尿病関連の認知症の表現型がこれらの個体において非ADプロセスをより多く反映している可能性があることを意味している。
  • アミロイド病理がない認知機能正常な成人では、糖尿病は神経細胞損傷と内側頭葉萎縮を示すマーカーに関連しており、これは代謝機能不全に関連した早期の非アミロイド神経変性変化を代表している可能性がある。

全体として、これらの結果は、糖尿病が典型的なADタンパク症とは異なるメカニズム(例えば、代謝性神経毒性、インスリンシグナル伝達の障害、炎症、標準的なWMH測定で完全には捉えられていない小血管疾患、または共存するレビー小体型またはその他の病理)を通じて認知機能低下に寄与することを示唆している。臨床家にとって実践的な影響は多岐にわたる:

  • 糖尿病患者の認知機能障害の診断評価では、AD病理を前提としないべきであり、バイオマーカー確認(CSF、PET、または検証された血液検査)が特に価値があり、認知症のサブタイプ化、予後予測、治療ガイドに役立つ。
  • 予防努力では、アミロイド負荷を直接減少させない場合でも、代謝と血管リスク要因の積極的な管理を強調すべきである——糖尿病が他の神経変性経路に関連していることが示されているため。
  • 糖尿病と認知機能障害のある患者は、非AD神経変性変化のモニタリングが必要であり、早期の構造的画像撮影とタウ/タウ関連バイオマーカー評価がリスクのある個人の特定に役立つ。

専門家のコメント、メカニズムの考慮事項、制限点

メカニズムの妥当性:実験的および臨床的データは、糖尿病が必ずしもアミロイド沈着を増加させずに脳を損傷する複数の経路を支持している。インスリン抵抗性は神経細胞のグルコース利用とシナプス機能を阻害し、持続的な高血糖と高度化糖化最終製品は酸化ストレスを引き起こし、微小血管機能不全は内側頭葉構造への虚血性損傷を生じさせる。一部の前臨床モデルでは、インスリンシグナル伝達がタウリン酸化とクリアランスに影響を与えることが示唆されているが、ヒトデータは混在している——ここでの観察パターンと一致している。

研究の強みには、認知スペクトラム全体を網羅する複数のヨーロッパのコホートからの大規模な統合サンプルと、ADタンパク症、神経変性、血管画像マーカーを検討できる多様なバイオマーカー評価戦略が含まれている。二次プロファイル分析(Aβと他のマーカーを組み合わせたもの)は、原因の異質性を特定するために特に有用である。

考慮すべき主要な制限点:

  • 横断的デザイン:時系列性が確立できない。糖尿病が観察されたバイオマーカー変化の前に存在するのか、それとも共有の混在因子が両方の糖尿病とバイオマーカーの状態に影響を与えるのかは不明である。
  • コホート間の異質性:バイオマーカーモダリティ(CSF対プラズマ対PET)、アッセイ閾値、糖尿病の定義、糖尿病の期間と重症度、血糖管理、薬剤使用(メトホルミン、インスリン、GLP-1受容体作動薬)の違いにより、関連が影響を受ける可能性がある。統合アプローチは統計的検出力が向上するが、コホート固有の効果を隠してしまう可能性がある。
  • 残存混在因子:肥満、身体活動、社会経済的地位、併存症は、統計調整にもかかわらず、観察された関連を仲介または混在する可能性がある。
  • 血管負荷の測定(WMH、微小出血)は脳血管疾患の不完全なプロキシであり、他の形態の小血管または微小梗塞病理が見逃される可能性がある。

今後の研究方向:糖尿病の期間、管理(HbA1c)、治療レジメンによって層別化された縦断的コホート研究が必要であり、バイオマーカーの経時変化を地図化する。認知機能とバイオマーカーのエンドポイントを持つ代謝介入のランダム化試験(例:強化血糖管理、インスリン感受性改善薬、体重減少、GLP-1受容体作動薬)は有益である。認知症と非AD病理の有病率が糖尿病によって増加するかどうかを確立する金標準は、臨床病理相関に基づく剖検である。

結論

Van Gilsらの研究は、糖尿病が単純にアルツハイマー病のタンパク症を全面的に増幅するわけではない重要な証拠を追加している。代わりに、糖尿病は臨床的に障害のある個体においてAβとp-タウ病理の発生率が低いことが示され、認知機能正常でAβ陰性の成人では神経細胞損傷と内側頭葉萎縮を示すマーカーに関連している。これらの結果は、糖尿病が典型的なAD病理とは独立して多様な経路で認知症リスクを増加させることを支持している。臨床実践では、包括的なバイオマーカードリブン診断と代謝および血管リスクの積極的管理を優先し、研究では因果メカニズムと効果的な予防戦略を明確にするための縦断的および介入研究に焦点を当てるべきである。

資金提供とclinicaltrials.gov

資金提供と試験登録の詳細は原著論文に報告されている:van Gils V, Jansen WJ, van der Flier WM, et al. Alzheimers Dement. 2025;21(10):e70804. For cohort-level funding and other administrative details, see the study’s full text and supplement.

参考文献

1. van Gils V, Jansen WJ, van der Flier WM, Martinez-Lage P, Hort J, Ramakers IHGB, Rouaud O, Laakso M, Engelborghs S, Popp J, Lleó A, Wallin A, Tsolaki M, Teunissen CE, Vandenberghe R, Freund-Levi Y, Frölich L, Zetterberg H, Streffer J, Lovestone S, Moonen J, van Harten A, Veverová K, Legdeur N, den Braber A, Damian D, Hall A, Bralten J, Fanelli G, Franke B, Poelmans G, Bulló M, Jimenez-Murcia S, Fernandez-Arande F, Salvadó JS, Dalsgaard S, Visser PJ, Vos SJB. The association of diabetes with Alzheimer’s disease biomarkers and vascular burden across European aging and memory clinic cohorts. Alzheimers Dement. 2025 Oct;21(10):e70804. doi: 10.1002/alz.70804. PMID: 41165072; PMCID: PMC12573102.

2. Livingston G, Huntley J, Sommerlad A, Ames D, Ballard C, Banerjee S, et al. Dementia prevention, intervention, and care: 2020 report of the Lancet Commission. Lancet. 2020;396(10248):413–446. doi:10.1016/S0140-6736(20)30367-6.

3. Biessels GJ, Despa F. Cognitive decline and dementia in diabetes mellitus: mechanisms and clinical implications. Nat Rev Endocrinol. 2018;14(10):591–604. doi:10.1038/s41574-018-0093-4.

記事サムネイルの視覚的プロンプト

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糖尿病与痴呆生物标志物:认知正常成人中阿尔茨海默病病理减少但非阿尔茨海默病神经退行性变增加

糖尿病与痴呆生物标志物:认知正常成人中阿尔茨海默病病理减少但非阿尔茨海默病神经退行性变增加

亮点

– 在一个合并的欧洲队列(n=5,550)中,糖尿病(DM)与认知障碍参与者中异常淀粉样蛋白β(Aβ)和磷酸化tau-181(p-tau181)的发生率较低相关。

– 在无Aβ病理的认知正常(CN)个体中,DM与总tau(t-tau)异常和内侧颞叶萎缩(MTA)的发生率较高相关,提示非阿尔茨海默病神经退行性途径。

– 研究结果表明,糖尿病可能通过不同于经典阿尔茨海默病(AD)病理的机制导致痴呆,强调了需要制定个性化的诊断和预防策略。

背景

痴呆是一种异质性综合征,具有多种相互作用的致病途径。2型糖尿病(T2DM)是认知衰退和痴呆的已知流行病学危险因素,但糖尿病与神经退行性变之间的联系机制尚未完全明确。该领域有几种假设:加速脑血管疾病、促进阿尔茨海默病(AD)病理(淀粉样蛋白和tau),以及由胰岛素抵抗、慢性炎症、氧化应激和线粒体功能障碍介导的直接代谢/神经退行性效应。

阐明糖尿病是否促进经典的AD病理(Aβ沉积和tau磷酸化)或替代的神经退行性或血管途径,对生物标志物的使用、临床预后和潜在的靶向干预具有重要意义。van Gils等人的发表研究汇集了欧洲老龄化和记忆诊所队列,以检查糖尿病与多模态AD生物标志物和血管负担标记物在从认知正常(CN)到轻度认知障碍(MCI)和痴呆的临床谱系中的关联。

研究设计

van Gils等人对来自多个欧洲老龄化和记忆诊所队列的5,550名参与者进行了横断面分析。样本包括认知正常个体、MCI患者和痴呆患者。主要暴露因素是在队列协议中确定的糖尿病(DM)。结局指标包括AD病理和神经退行性的生物标志物:淀粉样蛋白β(Aβ)、磷酸化tau-181(p-tau181)、总tau(t-tau)和内侧颞叶萎缩(MTA),通过神经影像学评估。血管负担通过白质高信号(WMH)和脑微出血测量。

主要分析使用逻辑回归估计DM与不同诊断分层(CN、MCI、痴呆)的二分类生物标志物异常之间的关联。次要分析检查了组合生物标志物谱,例如Aβ状态与p-tau181、t-tau、MTA、WMH或微出血一起,以识别糖尿病可能与AD病理或其他神经退行性或血管特征不同的模式。

关键发现

合并数据集包括5,550名参与者,平均年龄为65.8 ± 8.7岁;8.7%患有糖尿病。主要的调整后发现如下(报告比值比[OR]和95%置信区间[CI],如同原始论文中的报告):

1) 糖尿病与认知障碍个体的AD生物标志物

  • 在MCI参与者中,DM与异常Aβ的发生率较低相关(OR = 0.70, 95% CI 0.51–0.95; p = 0.02)。
  • 在痴呆参与者中,DM也与异常Aβ的发生率较低相关(OR = 0.44, 95% CI 0.26–0.78; p = 0.003),并且与异常p-tau181的发生率较低相关(OR = 0.64, 95% CI 0.41–1.00; p = 0.045)。

这些结果表明,在临床上有症状的个体(MCI或痴呆)中,糖尿病与表现出经典AD蛋白病变的概率降低有关。

2) 糖尿病与认知正常个体的神经退行性变

  • 在Aβ阴性的认知正常参与者中,糖尿病与异常t-tau的发生率较高相关(OR = 1.57, 95% CI 1.00–2.46; p = 0.048),并且与MTA的发生率较高相关(OR = 1.96, 95% CI 1.05–3.68; p = 0.04)。

这些次要分析表明,在没有淀粉样蛋白病理的情况下,糖尿病与神经元损伤和内侧颞叶结构改变的生物标志物相关。

3) 血管负担

主要报告集中在上述AD生物标志物关系上。没有一致的发现表明糖尿病在相同方式下增加了各诊断分层中的WMH或微出血;最显著的模式是糖尿病患者中认知障碍者的Aβ/p-tau患病率较低,而Aβ阴性的认知正常糖尿病患者的神经退行性标志物较高。

解释与临床意义

表面上看,这些结果挑战了一种简单的模型,即糖尿病均匀加速AD病理。相反,van Gils等人提供了更细致的情景证据:

  • 在已经表现出认知障碍的人群中,糖尿病与较低的淀粉样蛋白和p-tau病理患病率相关,这意味着糖尿病相关的痴呆表型可能更多地反映了这些个体中的非AD过程。
  • 在缺乏淀粉样蛋白病理的认知正常成年人中,糖尿病与神经元损伤和内侧颞叶萎缩的标志物相关,这可能代表了与代谢功能障碍相关的早期、非淀粉样神经退行性变化。

总体而言,这些发现表明,糖尿病可以通过经典AD蛋白病变以外的机制导致认知丧失——例如,通过代谢神经毒性、胰岛素信号传导中断、炎症、未被标准WMH测量完全捕捉的小血管疾病,或共存的路易体或其他病理。对于临床医生,实际后果是多方面的:

  • 对糖尿病患者的认知障碍进行诊断评估时不应假设AD病理;生物标志物确认(CSF、PET或经验证的血液检测)变得特别有价值,以对痴呆进行亚型分类并指导预后和治疗。
  • 预防措施应强调对代谢和血管危险因素的积极管理,即使它们不能直接减少淀粉样蛋白负担——因为糖尿病似乎与其他神经退行性途径相关。
  • 有糖尿病和认知主诉的患者可能需要监测非AD神经退行性变化;早期结构性成像和tau/tau相关生物标志物评估可以帮助识别高风险个体。

专家评论、机制考虑和局限性

机制合理性:实验和临床数据支持糖尿病可能通过不增加淀粉样蛋白沉积的多种途径损害大脑。胰岛素抵抗损害神经元葡萄糖处理和突触功能;慢性高血糖和晚期糖基化终产物驱动氧化应激;微血管功能障碍可导致内侧颞叶结构的缺血性损伤。一些临床前模型表明,胰岛素信号传导影响tau磷酸化和清除,但人类数据不一致——与这里观察到的模式一致。

研究优势包括来自多个欧洲队列的大规模合并样本,涵盖认知谱系,并采用多模态生物标志物评估策略,允许探究AD蛋白病变、神经退行性和血管成像标志物。次要谱型分析(Aβ与其他标志物结合)对于病因异质性特别有信息量。

需要考虑的关键局限性:

  • 横断面设计:无法建立时间顺序。不清楚糖尿病是否先于观察到的生物标志物变化,或者是否存在共同的混杂因素影响糖尿病和生物标志物状态。
  • 队列间的异质性:生物标志物模态(CSF vs 血浆 vs PET)、测定阈值、糖尿病定义、糖尿病持续时间和严重程度、血糖控制情况以及药物使用(二甲双胍、胰岛素、GLP-1受体激动剂)的变化可能影响关联。合并方法增加了统计功效,但也可能掩盖特定队列的影响。
  • 残余混杂:肥胖、体力活动、社会经济状况和共病可能介导或混淆观察到的关系,尽管进行了统计调整。
  • 血管负担测量(WMH、微出血)是脑血管疾病的不完美代理;其他形式的小血管或微梗死病理可能被遗漏。

未来研究方向:需要根据糖尿病持续时间、控制(HbA1c)和治疗方案分层的纵向队列研究来绘制生物标志物随时间的变化轨迹。以认知和生物标志物终点为目标的代谢干预随机试验(例如,强化血糖控制、胰岛素增敏剂、减肥、GLP-1受体激动剂)将具有信息价值。基于尸检的临床病理学相关性仍然是确定糖尿病是否增加非AD病理患病率的金标准。

结论

van Gils等人的研究提供了重要证据,表明糖尿病并非简单地放大阿尔茨海默病的蛋白病变。相反,糖尿病似乎与临床受损个体中Aβ和p-tau病理的发生率较低相关,而在认知正常、Aβ阴性的成人中,糖尿病与神经元损伤和内侧颞叶萎缩的标志物相关。这些结果支持一种模型,即糖尿病通过异质性途径增加痴呆风险,通常独立于经典AD病理。因此,临床实践应优先进行全面的生物标志物驱动诊断和积极管理代谢和血管风险,研究应集中在纵向和干预研究上,以阐明因果机制和有效的预防策略。

资助和临床试验注册

资助和试验注册详情见原始出版物:van Gils V, Jansen WJ, van der Flier WM, et al. Alzheimers Dement. 2025;21(10):e70804. 队列级别的资助和其他行政细节,请参阅研究的全文和补充材料。

参考文献

1. van Gils V, Jansen WJ, van der Flier WM, Martinez-Lage P, Hort J, Ramakers IHGB, Rouaud O, Laakso M, Engelborghs S, Popp J, Lleó A, Wallin A, Tsolaki M, Teunissen CE, Vandenberghe R, Freund-Levi Y, Frölich L, Zetterberg H, Streffer J, Lovestone S, Moonen J, van Harten A, Veverová K, Legdeur N, den Braber A, Damian D, Hall A, Bralten J, Fanelli G, Franke B, Poelmans G, Bulló M, Jimenez-Murcia S, Fernandez-Aranda F, Salvadó JS, Dalsgaard S, Visser PJ, Vos SJB. 糖尿病与欧洲老龄化和记忆诊所队列中阿尔茨海默病生物标志物和血管负担的关联. Alzheimers Dement. 2025 Oct;21(10):e70804. doi: 10.1002/alz.70804. PMID: 41165072; PMCID: PMC12573102.

2. Livingston G, Huntley J, Sommerlad A, Ames D, Ballard C, Banerjee S, et al. 痴呆预防、干预和护理:2020年柳叶刀委员会报告. Lancet. 2020;396(10248):413–446. doi:10.1016/S0140-6736(20)30367-6.

3. Biessels GJ, Despa F. 糖尿病中的认知下降和痴呆:机制和临床意义. Nat Rev Endocrinol. 2018;14(10):591–604. doi:10.1038/s41574-018-0093-4.

文章缩略图视觉提示

高分辨率临床插图:正面视图的脑MRI,内侧颞叶萎缩以暖色调突出显示;小插图显示低皮质摄取的淀粉样蛋白PET图像;前景包括血糖仪和听诊器,中性临床背景,写实风格,低调调色板,专业医疗风格。

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