はじめに
アルツハイマー病（Alzheimer disease, AD）の病理は、脳内におけるタウ蛋白質の凝集体（tangles）の蓄積を特徴とし、これが認知機能を段階的に障害する。タウ陽電子放出断層撮影（positron emission tomography, PET）画像は、このタウ負荷を非侵襲的に可視化し、病期判定を行うことを可能にし、診断および臨床意思決定に資する。しかし、現行の規制当局承認済みのタウPET視覚判読標準は二分法であり、すなわち検査結果を単に陽性または陰性に分類するのみで、主として進行期の病態を対象としている。この方法では、早期タウ病理の検出能力が制限され、特に軽度認知障害（mild cognitive impairment, MCI）期や前臨床期における患者層別化が十分に行えない。
この課題を踏まえ、Head-to-Head Harmonization of Tau Tracers in Alzheimer’s Disease（HEAD）研究では、統一された多分類タウPET視覚判読フレームワークの開発と検証を目的とした。本フレームワークは、使用する放射性トレーサーにかかわらず、タウ負荷を陰性、低度、中等度、高度、非典型の5分類で判定する。このような精緻な分類により、早期診断におけるタウPETの感度向上、ADの認知指標および生物学的指標との関連性の改善、ならびに臨床試験における被験者層別化の向上が期待される。
