Sarkopeni hastalığının nöro bilişsel belirteçlerinin işlevsel yakın kızılaltı spektroskopisi ve yapay zeka yaklaşımları kullanılarak belirlenmesi

Yaşlanma ile birlikte kas kütlesi, kuvvet ve fonksiyonlarında görülen azalma olarak tanımlanan sarkopeni, yaşam kalitesini ciddi oranda etkileyen önemli bir hastalıktır. Yakın zamanda yapılan çalışmalar, sarkopeninin yalnızca fiziksel kayıplarla sınırlı kalmayıp, nörolojik fonksiyonları da olumsuz yönde etkileyebileceğini öne sürmüştür. Bu tez çalışmasında, sarkopeninin motor ve bilişsel görevler sırasındaki kortikal hemodinamik etkileri ve bu etkilerin klinik ölçümlerle ilişkisi fonksiyonel yakın kızılaltı spektroskopisi (fNIRS) ile incelenmiştir. Ek olarak, fNIRS verilerinden elde edilen fonksiyonel bağlantısallık özniteliklerinin, makine öğrenmesi modelleri aracılığıyla, sarkopenik bireyleri sağlıklı bireylerden ayırt etmedeki başarımı değerlendirilmiştir. Çalışmaya toplamda 68 kişi (38 sağlıklı, 30 sarkopenik) katılmıştır. Katılımcılara kavrama kuvveti, N-Geri ve Oddball deneyleri uygulanarak fNIRS verileri alınmış, kavrama deneyinde elektromiyografi (EMG) ve el dinamometresi verileri de kaydedilmiştir. Verilerin istatistiksel analizi, t-test, tekrarlı ölçümlü ANOVA ve korelasyon ile gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar, sarkopenik bireylerin motor görevlerde EMG ve dinamometre ölçümlerinde anlamlı şekilde düşük performans sergilediklerini ortaya koymuştur. Ayrıca, kavrama, N-Geri ve Oddball deneyleri sırasında precentral gyrus (PcG), middle frontal gyrus (MFG) ve superior frontal gyrus (SFG) bölgelerindeki hemodinamik tepkilerin, sarkopeni grubunda kontrol grubuna kıyasla farklılıklar gösterdiği bulunmuştur. Motor ve bilişsel görevler arasındaki korelasyon analizleri ise, sarkopenik bireylerde motor ve bilişsel fonksiyonların ortak kortikal temsiliyetlere sahip olduğunu desteklemiştir. Makine öğrenmesi ile gerçekleştirilen sınıflandırma sonucunda, sarkopenik ve sağlıklı bireyler yüksek doğruluk (%80-86) ve eğri altı alan değerleri (0.86-0.95) ile sınıflandırılmıştır. Bu sonuçlar, fNIRS tabanlı nörolojik belirteçlerin, sarkopeni tanısı ve klinik değerlendirmede önemli bir potansiyele sahip olduğunu göstermektedir.