Manasa Shanta Näsholm

Frågeställning: Den globala demensprevalensen beräknas överstiga 153 miljoner fall år 2050, drivet av befolkningstillväxt och åldrande. Cigarettrökning är en viktig riskfaktor för kognitiv försämring och demens. De senaste skatteändringarna i Sverige gynnar snus framför cigaretter i syfte att minska rökningen. Snusets inverkan på kognition och demens är dock fortfarande oklar, vilket kräver ytterligare forskning. Detta projekt avser att besvara följande frågor om snusning bland äldre vuxna: (1) Hur är snusning förknippad med efterföljande förändringar i kognition? (2) Finns det ett samband mellan snusning och utveckling av demens? och (3) Hur förhåller sig förändringar i snusning över tid till demensrisk? Den potentiella förmedlande rollen hos kardiovaskulära markörer (t.ex. blodtrycksmätningar, kroppsmasseindex) kommer också att undersökas. Data och metod: Projektet kommer att använda data från sju longitudinella svenska åldrande kohorter, som ingår i konsortiet National E-Infrastructure for Aging Research (NEAR). Linjära blandade modeller kommer att användas för att uppskatta sambandet mellan snusning (nuvarande användning, snusningens varaktighet, mängd snus, år sedan snusning upphörde) och kognitiv förändring. Förändringarna i snuskonsumtion under uppföljningsperioden kommer att definieras med hjälp av gruppbaserad modellering av förändringsförlopp. Cox proportionella riskregressionsmodeller kommer att användas för att undersöka sambandet mellan snusning och demensförekomst. I händelse av ett litet antal snusare kommer en metaanalysmetod för enskilda deltagare att användas. Samhällsrelevans och nyttiggörande: Att förstå sambandet mellan snusning, kognition och demens kan leda till att nya riskfaktorer upptäcks som tidigare varit okända. Detta projekt kommer att generera värdefull information som kommer att bidra till utvecklingen av nya rekommendationer, riktlinjer och förebyggande strategier för snusprodukter. Dessa insikter kommer att göra det möjligt för samhället i stort att fatta välgrundade beslut om snusning. Genomförande: Den sökande har lång erfarenhet av att genomföra epidemiologiska studier och är väl förtrogen med de statistiska metoder som föreslås för detta projekt. Projektet stöds av forskare med betydande expertis inom epidemiologi av demens och kognitivt åldrande och som tidigare har publicerat om snusanvändning.

Changes in sleep patterns are common among people with dementia, however why short (≤6hrs) or long sleep (≥9hrs) duration is less favorable for dementia, remains unknown. Given that approximately 46% & 44% of variability in sleep duration is explained by genetics, it is pertinent to consider genetic influences when understanding the mechanisms contributing to sleep-related risk for dementia. In addition to sleep, there is growing interest in the relationship between circadian rhythms, the 24-hour cycles of body & dementia. Links between Alzheimer’s’ dementia and the circadian system are suggested by common observations that an early symptom of Alzheimer’s’ dementia is fragmented sleep/wake patterns with increasing nighttime activity and daytime naps. Even among individuals who are cognitively intact, altered circadian rhythms of motor activity have been linked to amyloid pathology

the hallmark of Alzheimer’s’ dementia. There is some evidence linking weakening circadian rhythm to dementia, yet it is not clear whether disruption of clock contributes to incidence dementia. In CLOCKED, I will use data from the Swedish Twin Registry with over 20 years of follow-up, the largest twin registry in the world to assess if sleep polygenic risk score influences the risk of incident dementia (overall, Alzheimer’s’, vascular) & examine whether differences in dementia risk are influenced by a genetically predicted sleep or sleep driven mainly by non-genetic factors, i.e., environmental lifestyle factors. Using accelerometry data on around 100,000 participants from the UK Biobank data, I will assess the relation of accelerometer-assessed circadian rhythmicity with incident dementia & quantify dementia risk stratified by sex, ethnicity, socioeconomic status, shift work, lifestyle factors, & metabolic status

and determine whether a risk score consisting of circadian factors (i.e., circadian syndrome) is a more accurate predictor for dementia than existing risk scores.