בדיקת Multiparametric-MRI של הכליה מנבאת הידרדרות במבנה ותפקוד כלייתי

מקור: Eur J Radiology

בדיקת mp-MRI (או Multiparametric MRI) הינה אמצעי לא-פולשני לזיהוי שינויים תלויי-גיל במבנה המיקרוסקופי של הכליה ובתפקוד הכלייתי, תוך הדגמת ירידה משמעותית בערכי T1 ו-T2 במדולה ובזרימת הדם הכלייתית בקרב מבוגרים בריאים עם עליה בגיל, כך עולה מנתונים שפורסמו בכתב העת European Journal of Radiology.

מדגם המחקר כלל 46 משתתפים בריאים (גיל ממוצע של 46.4 שנים, 25 נשים) עם ריכוז קריאטינין נמוך מ-105 מיקרומול/ליטר. מטרת המחקר הייתה לבחון את ההשפעה של גיל מתקדם על המבנה המיקרוסקופי והתפקוד כלייתי באמצעות בדיקת mp-MRI. המשתתפים סווגו לשלוש קבוצות – 20-40 שנים (18 משתתפים), 40-60 שנים (16 משתתפים), או מעל גיל 60 שנים (12 משתתפים) – עם חלוקה דומה בין המינים.

זמני ההרפיה של T1 במדולה פחתו באופן מובהק עם העליה בגיל (p<0.01). בקרב משתתפים מעל גיל 60 שנים תועדו ערכי T1 נמוכים יותר במדולה (p=0.03) ויחסי קורטקס-מדולה גבוהים יותר (p<0.01) לעומת צעירים בגילאי 20-40 שנים.

בנוסף, ערכי T2* במדולה גם הדגימה ירודה מובהקת עם הגיל (p<0.01), בפרט בקרב אלו מעל גיל 60 שנים (p<0.01). מנגד, לא תועדו שינויים מובהקים על-רקע גילי בערכי T2 בקורטקס ובמדולה ומדדי דיפוזיה (Intravoxel Incoherent Motion).

זרימת הדם הכלייתית, אשר נמדדה באמצעות Arterial Spin Labelling, ירדה באופן משמעותי עם העלייה בגיל (p<0.01). בקרב משתתפים בגילאי 20-40 שנים תועדו ערכים גבוהים יותר בהשוואה לאלו בגילאי 40-60 שנים (p=0.04). גיל הנבדק זוהה כמנבא עצמאי משמעותי של ערכי T1, T2 וזרימת דם כלייתית.

החוקרים מסכמים וכותבים כי בדיקת mp-MRI עשויה לסייע בזיהוי שינויים על-רקע גיל מתקדם בתפקוד הכלייתי ובמבנה מיקרוסקופי של הכליה. בדיקה זו עשויה לסייע בזיהוי ליקוי כלייתי תת-קליני בשלב מוקדם, גם כאשר הסמנים הקונבנציונאליים עדיין בטווח התקין.

Eur J Radiology, Aug 17, 2025

לידיעה במדסקייפ

תגובות רוצה להצטרף לדיון?

אין תגובות עדיין. היה הראשון להגיב!

מאמרים

חיזוי התפתחות שפה בילדים לאחר השתלת שבלול באמצעות AI

חיזוי התפתחות שפה בילדים לאחר השתלת שבלול באמצעות AI

מקור: JAMA Otolaryngology–Head & Neck Surgery
פרופ' יוסף אלידן
פרופ' יוסף אלידן
אין תגובות|11/01/2026

אפילו ששתל שבלול הוא הטיפול היעיל ביותר לחירשות עמוקה בילדים, קיים שוני רב בתוצאות השפתיות. המחקר נועד לבדוק אם מודל בינה מלאכותית (Deep Learning) יכול לנבא את ההצלחה השפתית על בסיס הדמיה טרום־ניתוחית.

כניסת צוות רפואי

הכניסה לאתר מותרת אך ורק לצוות הרפואי

לקבלת קוד אימות לנייד ולמייל, יש למלא את כתובת המייל ואת מספר הטלפון שלך

עדיין לא נרשמת? באפשרותך לבצע רישום כאן