介绍
阿尔茨海默病（AD）是痴呆症最常见的原因，但血管性痴呆、路易体痴呆和额颞叶痴呆也占很多病例。1 – 3 AD 和其他痴呆症之间的认知症状有重叠，并且 AD 只能在死后才能明确诊断。4因此，需要更好地早期诊断 AD。准确评估风险因素将是关键。AD 的最明确的遗传风险因素之一是载脂蛋白 E (APOE) ε4 等位基因，5 , 6是载脂蛋白 E 基因的三种多态性之一。7 apoE 蛋白通常会促进富含甘油三酯的脂蛋白的清除，8但 APOE ε4 与极低密度脂蛋白水平升高有关。9至少携带一个 ε4 等位基因的携带者被诊断为 AD 的风险比非携带者高 2 至 3 倍，并且每个等位基因的诊断时间比非携带者早 10 至 15 年。10 – 12此外，APOE ε4 与加速认知能力下降有关，13 , 14因此携带可以预测 AD 疾病早期诊断。

糖尿病被认为是 AD 的另一个危险因素，15 – 17并且最近的几项研究试图描述糖尿病和 AD 之间的生理关系。18 – 20与 APOE ε4 类似，I 型和 II 型糖尿病都与认知障碍相关。21 – 23此外，之前的研究表明，APOE ε4 和糖尿病相结合比单独使用任一因素更能增加患 AD 的风险。24 , 25这种可能的相互作用背后的病理生理学尚不完全清楚，但可能与淀粉样蛋白加工以及 AD 的交叉影响有关。26然而，只有少数研究使用有限的人口样本25检验了 APOE ε4 与糖尿病之间的假设关联，特别是在 AD 诊断方面。此外，总体趋势表明糖尿病会增加 AD 诊断的风险27 , 28但过去的研究之间存在分歧。因此，一个重要的悬而未决的问题是糖尿病单独或与 APOE ε4 携带相结合在多大程度上预测 AD 诊断。

本研究通过分析大量不同的参与者群体，评估了 AD 诊断背景下 APOE ε4 与糖尿病之间的相互作用。关键问题是糖尿病的存在是否会增加诊断 AD 的几率，以及糖尿病是否会加剧 APOE 基因型与 AD 诊断之间的关系。结果表明，糖尿病并没有显着增加被诊断为 AD 的风险，也没有加剧与 APOE ε4 等位基因携带相关的风险。相反，目前的结果表明，糖尿病是工作记忆障碍的一个危险因素，这会使 AD 的诊断变得复杂，这可能就是之前的研究发现糖尿病和 AD 之间存在关系的原因。本研究还复制了以前的 APOE ε4 等位基因与 AD 诊断之间的关联，并通过确定 APOE ε4 等位基因与 AD 诊断之间的关联（超越其与认知障碍的关联）来扩展这些先前的发现。此外，本研究发现，与APOE ε4等位基因相关的认知障碍与长期记忆障碍更相关，而与糖尿病相关的认知障碍与工作记忆障碍更相关。这种不同的认知障碍模式将有助于区分诊断 AD 与非 AD 认知障碍。本研究发现，与APOE ε4等位基因相关的认知障碍与长期记忆障碍更相关，而与糖尿病相关的认知障碍与工作记忆障碍更相关。这种不同的认知障碍模式将有助于区分诊断 AD 与非 AD 认知障碍。本研究发现，与APOE ε4等位基因相关的认知障碍与长期记忆障碍更相关，而与糖尿病相关的认知障碍与工作记忆障碍更相关。这种不同的认知障碍模式将有助于区分诊断 AD 与非 AD 认知障碍。

方法
AD 的参与者和诊断
对 NIA 资助的国家阿尔茨海默病协调中心 (NACC) 数据库的参与者进行了一项回顾性队列研究，其中包括 2005 年至 2016 年在 29 个阿尔茨海默病中心 (ADC) 收集的数据 ( n = 33456)（对许多参与者进行纵向收集）。之前已经描述了数据收集和AD诊断。29 – 31简而言之，包括神经心理学测试在内的标准化临床评估用于将参与者诊断为三类：AD、无 AD 的认知障碍（例如 MCI）和认知未障碍。还收集了有关健康、认知和人口统计的数据。参与者包括转诊患者和社区成员。已获得知情同意。

糖尿病和 APOE 基因型测量
糖尿病的诊断基于患者的自我报告，分为三类：缺席、远程和/或不活动、最近和/或活动，其中“远程”和“最近”指的是糖尿病诊断的时间。没有其他关于糖尿病状况的验证性测试，包括生物标志物或用药史。被确定为远程和/或不活跃的个人被排除在外，使糖尿病成为二元变量：没有糖尿病或糖尿病。由于糖尿病分类问题未包含在一般摄入表中，因此仅 126 名参与者（109 名 II 型）可以获得有关糖尿病是 I 型还是 II 型的信息。APOE 基因型可用于 24336 名参与者，并在 NACC 数据库中显示为 0、1 或 2 个 APOE ε4 等位基因。在 4204 名自我报告糖尿病患者中，有 2803 名

统计分析
以下部分描述了用于评估 APOE 基因型、糖尿病和 AD 诊断之间关系的统计模型（有关所有模型的完整详细信息，请参阅补充材料）。除非另有说明，以下自我报告变量被纳入预测变量：性别、种族、教育程度、年龄、充血性心力衰竭、高血压、高胆固醇血症、甲状腺疾病、维生素 B12 缺乏、心房颤动、心脏病发作/逮捕、吸烟年限和酗酒（补充表1和补充表2）。所有统计分析均使用 R 软件 3.4.1 版进行。除非另有说明，置信区间 (CI) 表示 95% 置信区间。

多项 Logistic 回归模型
首先使用多项逻辑回归模型估计 AD 诊断和认知障碍的风险，这是当因变量具有两个以上水平（例如，本研究中的三个诊断结果）时使用的二元逻辑回归的扩展。32多项逻辑回归要求选择一类因变量作为参考水平，在​​我们的研究中，这是对认知未受损的诊断。因此，这里报告的自变量比值比 (OR) 量化了 AD 诊断与无认知障碍的风险。缺失数据通过链式方程多重插补进行插补。33第一个多项逻辑模型（模型 1）基于参与者第一次 ADC 就诊时做出的诊断。第二个模型（模型 2）与模型 1 相同，只是它使用参与者上次访问时做出的诊断，这可能是一个人最终诊断为 AD 的可能性的最准确指标。第三个模型（模型 4；根据结果中的顺序编号）从模型 2 中删除了所有预测变量以及 APOE 基因型，以评估这些变量对糖尿病和 AD 风险之间估计关联的影响。第四个模型（模型 5）将 APOE 基因型添加到模型 4 中，以量化与糖尿病和 APOE ε4 相关的 AD 风险，而无需预测因子。

混合效应模型
为了能够包含所有就诊而不是单次就诊的数据（多项 Logistic 回归模型可以做到这一点），使用混合效应模型（模型 3）来评估在任何就诊时被诊断为 AD 的风险。具体来说，使用特定于受试者的随机效应，混合效应模型考虑了访问之间的受试者内相关性。在排除诊断为无 AD 认知障碍的参与者后，AD 诊断被二值化为“是”或“否”。OR 的获取方法与多项逻辑模型中使用的方法类似。

结构方程模型
SEM 结合回归和因子分析来估计结构之间的因果关系。34 – 36在本研究中，SEM 与纵向数据一起使用来模拟工作记忆 (WM)、言语流畅性 (VF) 和长期记忆 (LTM) 的因素以及这三项因素（WMD、分别是 VFD 和 LTMD）介导了 APOE 基因型和糖尿病对首次就诊时未诊断出 AD 的个体转为 AD 诊断的影响（补充表 3和补充图 1）。SEM 涉及模型的集合，但为了清楚起见，此处报告的具体分析被称为模型 6。

结果
参与者的包容性和人口统计
在当前研究进行时，NACC 数据库包含 33,456 名参与者。其中，分别有 12,676 人、8,192 人和 12,588 人被诊断患有 AD、无 AD 认知障碍和认知未受损。24,336 名参与者可以获得有关 APOE 基因型的信息。其中，14,449、8,261 和 1626 人分别有 0 个、1 个和 2 个 APOE ε4 等位基因拷贝。33 091 名参与者可以自我报告糖尿病状况。其中，4204 人报告目前患有糖尿病，这与美国成年人中 12-14% 的糖尿病患病率估计值一致。37 表 1总结了 24,108 名参与者的信息，这些参与者的 APOE 基因型和糖尿病状况数据均可用。

糖尿病、APOE ε4 和 AD 诊断的可能性
本研究的关键问题是糖尿病的存在是否与 AD 诊断几率的增加相对应，以及糖尿病是否会加剧 APOE 基因型与 AD 诊断之间的关系。为了解决这些问题，来自所有 33,456 名参与者的数据首先被纳入多项 Logistic 回归模型（模型 1），其中因变量是参与者第一次访问 ADC 时的 AD 诊断，APOE 基因型和糖尿病是自变量。表2总结了结果，表明 APOE 基因型与 AD 诊断之间存在很强的关系，但糖尿病与 AD 诊断之间的关系较弱。特别是，与具有零个 APOE ε4 等位基因的参与者相比，具有 1 个或两个 APOE ε4 等位基因的参与者被诊断为 AD 的几率分别高 2.71 (CI: 2.55–2.87) 和 8.81 (CI: 8.53–8.98) 倍（与没有 APOE ε4 等位基因的参与者相比）。认知障碍；分别参见方法）。相比之下，与没有糖尿病的参与者相比，患有糖尿病的参与者被诊断患有 AD 的几率仅高 1.14 (CI: 1.03–1.27) 倍。此外，糖尿病似乎并没有加剧或以其他方式改变 APOE ε4 和 AD 之间的关系。具体来说，患有糖尿病和一个或两个 APOE ε4 等位基因的参与者分别为 0.89 (CI: 0.75–1.06) 和 0.85 (CI: 0.56–1.06) 和 0.85 (CI: 0.56–1.06)。

上述分析的一个考虑因素是，一些在第一次 ADC 就诊期间未诊断出 AD 的参与者后来在回访时被诊断为 AD。因此，根据每位参与者最终就诊的 AD 诊断重复上述分析（模型 2）。结果如图1、表2所示，这再次对比了 APOE 基因型和 AD 诊断之间的强关系与糖尿病和 AD 诊断之间的弱关系。与具有零个 APOE ε4 等位基因的参与者相比，具有一个或两个 APOE ε4 等位基因的参与者被诊断为 AD 的几率分别高出 2.71 (CI: 2.55–2.88) 和 9.37 (CI: 8.14–10.78) 倍。相比之下，患有糖尿病的参与者被诊断为 AD 的几率仅高出 1.07 倍，该值与 1.0 没有显着差异（CI：0.96 至 1.18）。此外，与没有糖尿病和具有 1 个或 2 个 APOE ε4 等位基因的参与者相比，患有糖尿病的参与者被诊断为 AD 的几率分别是 0.98 (CI: 0.82–1.16) 和 0.73 (CI: 0.48–1.09) 倍。 APOE ε4 等位基因数量相同。

为了更充分地利用纵向数据集，进行了广义线性混合效应分析（模型 3），以允许包含重新访问 ADC 的参与者重复访问期间的所有数据 ( n = 17,994)。结果，如表2所示，与通过多项逻辑回归模型获得的结果相似。具体来说，与具有零个 APOE ε4 等位基因的参与者相比，具有一个或两个 APOE ε4 等位基因的参与者被诊断为 AD 的几率分别高出 2.81 (CI: 2.69–2.94) 和 9.85 (CI: 8.94–10.86) 倍。相比之下，患有糖尿病的参与者与未患糖尿病的参与者相比，被诊断患有 AD 的几率仅高出 1.13 (CI: 1.04–1.23) 倍。此外，与没有糖尿病和具有 1 个或两个 APOE ε4 等位基因的参与者相比，患有糖尿病和 1 个或两个 APOE ε4 等位基因的参与者被诊断为 AD 的几率分别是 0.75 (CI: 0.65–0.86) 和 0.70 (CI: 0.50–0.96) 倍。相同数量的 APOE ε4 等位基因，其值在统计学上显着低于 1.0。

这里报告的糖尿病患者与非糖尿病患者的 AD 诊断的 OR 值低于之前使用相对较少的预测因子报告的值（这里的 OR 范围为 1.07 至 1.14，Zhang 等人 2017 28 和Arvanitakis等人 2004 中的 OR 范围为 1.53 和 1.65，分别为16 )。因此，基于参与者最后一次就诊时的 AD 诊断进行多项 Logistic 回归分析，以糖尿病状态作为唯一的自变量（模型 4），并且仅以糖尿病状态和 APOE 基因型作为自变量（模型 5）。结果见表2，这表明预测因子的下降导致 AD 诊断的糖尿病 OR 增加（模型 4 OR = 1.18，CI：1.09–1.27；模型 5 OR = 1.32，CI：1.20–1.46），为过去预测因子较少的结果提供了部分解释。

本研究的另一个考虑因素是，糖尿病状况是基于自我报告，没有区分 I 型和 II 型糖尿病，这两种糖尿病分别占 5.6% 和 91.2%（≥65 岁为 3.3% 和 94.9%）分别是美国糖尿病患者的数据。38因此，通过运行模型 21,000 次来进行模拟，每次都排除随机选择（替换）的 5% 糖尿病患者。理由是，如果仅对诊断为 II 型糖尿病的糖尿病患者进行分析，则糖尿病患者与非糖尿病患者 AD 诊断的 1000 个 OR 的分布将反映可能的 OR 范围。该二次抽样分布的平均优势比为 1.09，最小值为 1.05，最大值为 1.13（图2）。因此，将分析限制为仅包括 II 型糖尿病患者可能不会显着改变目前的发现。

认知衰退是糖尿病、APOE ε4 和 AD 诊断的中介因素
最终的分析是 SEM（模型 6），它使用认知表现以及糖尿病状态和 APOE 基因型来区分哪些最初非 AD 参与者最终会被诊断为 AD。认知表现分为长期记忆（LTM）、言语流畅性（VF）和工作记忆（WM）以及这些分数下降（分别为LTMD、VFD和WMD）的因素。39初始认知评分和认知下降代表糖尿病状态和 APOE 基因型之间的中介变量以及最终 AD 诊断的因变量。图3显示了 SEM 的统计显着路径权重，并表明 APOE 基因型与 AD 诊断之间存在显着的直接关联，以及由初始 LTM 评分以及 LTM 和 VF 下降介导的显着间接关联。相比之下，糖尿病与 WM 评分较低以及 WM 和 VF 评分下降相关，但与最终的 AD 诊断没有直接关系。所有认知指标均与 AD 诊断显着相关，但与 APOE 基因型（LTM 和 LTM 下降）独特相关的认知指标与 AD 诊断的相关性比与糖尿病状态（WM 和 WM 下降）独特相关的指标更强。值得注意的是，糖尿病和 APOE ε4 唯一具有统计显着性的交互作用是 VF 下降，40

讨论
对大量、纵向且人口多样化的参与者样本的分析表明，APOE ε4 基因型与 AD 诊断密切相关，但糖尿病与 AD 诊断的相关性至多非常弱。APOE ε4 与 AD 诊断相关的发现与之前的研究一致，5 , 12 , 41从而提供证据表明当前的数据集和分析方法能够识别存在的强关联。例如，尽管 24,336 名具有基因型信息的个体中只有 1626 人具有两个 APOE ε4 等位基因，但主要分析（模型 1-3）发现两个 ε4 等位基因与 AD 诊断之间存在很强的关联（相对于零 ε4 等位基因的奇数比范围为8.81 至 9.85）。相比之下，对于 33,091 名有糖尿病状态信息的参与者中的 4204 名糖尿病患者来说，AD 风险相对于非糖尿病患者的优势比范围为 1.07 至 1.14，其中一些与 1.0 没有显着差异，而所有这些都非常接近 1.0。 1.0。因此，根据 APOE ε4 基因型的发现，

这里报道的糖尿病和 AD 诊断之间缺乏可靠的关联，这与之前的几项研究不同。15 , 21之前的一项荟萃​​分析得出结论，糖尿病是 AD 的一个危险因素，但也指出，所审查的 16 项研究中有 10 项并未发现显着关联。15对这些过去结果不一致的一个可能解释是，遗漏了重要的预测因素，尤其是在较小的数据集中，可能会因为未能考虑人口或健康相关因素而导致糖尿病和 AD 之间的虚假关联，这一点得到了此处报告的分析的支持。这两种疾病共有的危险因素。42类似研究的样本量从 826 人到 2574 人不等，而当前研究的样本量为 33,456 人，一项研究得出的结论是 II 型糖尿病改变了 APOE ε4 与痴呆症之间的关系，该研究仅招募了日裔美国男性。25目前的结果提出的另一种可能性是，糖尿病与 WM 损伤尤其相关，如果不与 LTM 损伤区分开来，可能会导致误诊，LTM 损伤是早期 AD 的更好指标。总而言之，当前的结果因此扩展了过去对 APOE ε4 的 AD 研究（例如，在大样本中显示等位基因数依赖性关联），但也明确了排除糖尿病状态作为 AD 主要危险因素的情况。
最近的一项研究调查了糖尿病和 APOE 基因型之间可能存在的相互作用，发现糖尿病与 APOE ε2 和 ε3 携带者的认知能力下降有关，但与 ε4 携带者无关。23相比之下，在本研究中，糖尿病与 AD 诊断之间的关联较弱且不显着，即使仅限于仅具有 ε2 和 ε3 等位基因的携带者（模型 2；OR = 1.12；CI：0.90–1.36）。不同的发现可能可以通过注意到先前的研究（筱原等人，2020）使用痴呆症的一般测量（临床痴呆评级）来解释，而当前的研究专门使用 AD 诊断作为主要结果变量。这些差异进一步凸显了使用特定领域的认知障碍概况来帮助区分 AD 相关认知衰退和 AD 无关认知衰退的重要性。

进一步明确这一点很重要，因为最近针对 AD 和 II 型糖尿病之间的病理生理学联系提出了多种可信的假设。18 , 19潜在的重叠机制包括氧化应激增加、炎症和胰岛素抵抗。19例如，除了糖尿病之外，胰岛素抵抗加上相对胰岛素缺乏也被认为会导致 β-淀粉样蛋白 (Aβ) 的积累。43然而，目前的结果表明任何病理生理学联系并不简单。事实上，这里报告的一些分析（模型 3）表明 APOE ε4 携带者患有糖尿病实际上降低了 AD 诊断的风险。对这些明显的神经保护作用的解释仍然是推测性的，特别是因为自我报告的具有两个 APOE ε4 等位基因的糖尿病患者的数量相对较低。然而，虽然糖尿病和 APOE ε4 都会导致 GLUT4 受体的胰岛素抵抗，并随后增加 Aβ 的产生，但有证据表明，APOE ε4 不成比例地激活胰岛素不参与的神经毒性途径，从而促成 AD 病理。44此外，II 型糖尿病中 GLUT4 受体的胰岛素抵抗的有害影响可能会被 GLUT1 和 GLUT3 受体的胰岛素敏感性所抵消，这两种受体在大脑中高度表达。45无论如何，目前的结果表明，糖尿病影响大脑的病理生理机制与 AD 中的机制不同。为了支持对大脑的不同影响，目前的结果表明，APOE 基因型与 LTM 损伤相关，这是早期 AD 的一个标志，而糖尿病与 WM 损伤相关，这是血管性痴呆而不是 AD 的一个特征。46相比之下，糖尿病和 APOE 基因型均与言语流畅性下降相关，这与之前的报道一致，即言语流畅性下降与 AD 相关和 AD 无关的痴呆症相关。40需要进一步研究才能充分了解这种常见认知障碍的病因。

在这项研究中，我们利用更大的数据集、更广泛的协变量以及以前从未使用过的结构方程模型来回答这个特定问题，比较了 APOE ε4 基因型和糖尿病状态之间的相对 AD 风险。结果表明，APOE ε4 与其他人之前报道的一样，与 AD 风险密切相关，而糖尿病状态则不然，这为糖尿病患者与非糖尿病患者相比面临的 AD 诊断相对风险这一有争议的问题提供了重要的证据。 。事实上，本研究中的几项分析有助于澄清为什么过去的研究发现糖尿病和 AD 之间存在关联，并随后指出了这项研究如何纳入 AD 和糖尿病的常见危险因素（例如，高血压）避免了导致糖尿病和 AD 之间虚假关联的陷阱。特别是，结构方程模型能够将认知障碍的重叠特征进行划分，从而使医生的诊断变得复杂。一项新的发现是，糖尿病可以预测一种非常特定类型的认知能力下降，但不能预测 AD，而 APOE 基因型即使在考虑了认知能力下降之后也可以预测 AD。

事实上，SEM 可以让临床医生在面对认知能力下降的糖尿病患者时将注意力集中在工作记忆上，相对于 AD，糖尿病对这一认知领域的影响似乎更大。强调认知能力下降的不同特征将有助于临床医生诊断 AD 与其他类型的痴呆症。特别是，它能够区分重叠的认知障碍特征，从而使医生的诊断变得复杂。一项新的发现是，糖尿病可以预测一种非常特定类型的认知能力下降，但不能预测 AD，而 APOE 基因型即使在考虑了认知能力下降之后也可以预测 AD。事实上，SEM 可以让临床医生在面对认知能力下降的糖尿病患者时将注意力集中在工作记忆上，相对于 AD，糖尿病对这一认知领域的影响似乎更大。强调认知能力下降的不同特征将有助于临床医生诊断 AD 与其他类型的痴呆症。特别是，它能够区分重叠的认知障碍特征，从而使医生的诊断变得复杂。一项新的发现是，糖尿病可以预测一种非常特定类型的认知能力下降，但不能预测 AD，而 APOE 基因型即使在考虑了认知能力下降之后也可以预测 AD。

事实上，SEM 可以让临床医生在面对认知能力下降的糖尿病患者时将注意力集中在工作记忆上，相对于 AD，糖尿病对这一认知领域的影响似乎更大。强调认知能力下降的不同特征将有助于临床医生诊断 AD 与其他类型的痴呆症。一项新的发现是，糖尿病可以预测一种非常特定类型的认知能力下降，但不能预测 AD，而 APOE 基因型即使在考虑了认知能力下降之后也可以预测 AD。事实上，SEM 可以让临床医生在面对认知能力下降的糖尿病患者时将注意力集中在工作记忆上，相对于 AD，糖尿病对这一认知领域的影响似乎更大。强调认知能力下降的不同特征将有助于临床医生诊断 AD 与其他类型的痴呆症。

一项新的发现是，糖尿病可以预测一种非常特定类型的认知能力下降，但不能预测 AD，而 APOE 基因型即使在考虑了认知能力下降之后也可以预测 AD。事实上，SEM 可以让临床医生在面对认知能力下降的糖尿病患者时将注意力集中在工作记忆上，相对于 AD，糖尿病对这一认知领域的影响似乎更大。强调认知能力下降的不同特征将有助于临床医生诊断 AD 与其他类型的痴呆症。与 AD 相比，这个认知领域似乎更容易受到糖尿病的影响。强调认知能力下降的不同特征将有助于临床医生诊断 AD 与其他类型的痴呆症。与 AD 相比，这一认知领域似乎更容易受到糖尿病的影响。强调认知能力下降的不同特征将有助于临床医生诊断 AD 与其他类型的痴呆症。

即使这项研究为临床决策提供了潜在有价值的数据，但也并非没有局限性。大多数源于使用先前收集的回顾性数据集的挑战。糖尿病诊断的自我报告性质未经临床测试证实，限制了可以得出的结论，特别是因为我们报告糖尿病和 AD 诊断之间的关联很弱甚至没有，这本质上是一个无效结果。此外，具有两个 APOE ε4 等位基因和糖尿病的个体相对较少，可能无法对这些因素之间的假定相互作用得出强有力的结论。例如，一种可能的解释是，糖尿病降低了 ε4 等位基因携带者诊断 AD 的几率，从而导致很少有人患有糖尿病、ε4 等位基因和 AD。

总之，结果表明，与 APOE ε4 不同，糖尿病不是 AD 的主要危险因素。APOE ε4 与 LTM 损伤相关以增加 AD 诊断几率的发现为临床医生提供了额外的见解，以做出最准确的诊断。此外，消除糖尿病作为 AD 的危险因素也同样能提供丰富的信息，将糖尿病与 WM 损伤而不是 LTM 损伤联系起来，可能有助于区分血管性痴呆和 AD 等疾病。我们的研究结果还为 AD 的病理机制提供了线索，并为未来可能调查 APOE ε4、糖尿病和认知的研究设计提供了信息。