背景：Centiloid（CL）スケールは、アミロイドPETの全体量を標準化し、アミロイド陽性の定義に広く用いられている。しかし全体の要約指標としてのCLは、アミロイド沈着の地域分布を十分に反映していない可能性があり、認知低下の進行速度に関する追加の予後情報を含み得る。目的：CLを補完してアルツハイマー病における認知低下を予測する、固定された地域別アミロイドPET複合スコアを作成し、外部検証すること。方法：地域アミロイドPETスコア（RAPS）は、FreeSurferの82領域から導出し、機械学習とブートストラップ安定性選択を用いて、アミロイド陽性ADNI [18F]florbetapir参加者433名におけるCDR-Sum of Boxes（CDR-SB）の変化率を予測した。固定した9領域の重みを、再学習なしで、クロストレーサーADNI [18F]florbetaben部分集団（N = 71；概ね発見集団と重複）および2つの外部検証コホート、NACC SCAN（N = 1531；4トレーサー）とOASIS-3（N = 428）に適用した。結果：RAPSは9領域から構成された。ADNIでは、RAPSはCLよりもCDR-SBの傾きとより強く相関し、急速な低下者の識別能が高かった（AUC 0.813 vs 0.713）。検証コホート間で性能は方向性として一貫しており、NACC SCANでは、RAPSとCLが臨床的進行を独立して予測した。3つの独立コホートに基づくコホート横断メタ解析は、CLを超えた増分識別能を支持した（プールΔAUC +0.066；I2 = 0%）。結論：固定された地域別アミロイドPET由来スコアであるRAPSは、アルツハイマー病研究における予後層別化のためにCLを補完し得る。
https://doi.org/10.64898/2026.08.26.26360248