שבב ייחודי לאיתור מהיר של דלקות בדרכי השתן פותח בטכניון בשיתוף מומחים מהמרכז הרפואי בני ציון (הודעת בני ציון)

בזכות שיתוף פעולה בין צוות פיתוח מהטכניון בראשותה של פרופ’ אסתר סגל, הדוקטורנטית היידי לאונרד מהפקולטה להנדסת ביוטכנולוגיה ומזון ואורולוגים בכירים במרכז הרפואי בני ציון והפקולטה לרפואה בטכניון,  פרופ’ חבר קליני שראל הלחמי ופרופ’ עופר נתיב נבדק שבב  שבאמצעותו ניתן לגלות ולהעניק טיפול תרופתי יעיל למטופלים הסובלים מזיהום חיידקי בדרכי השתן

פיתוח פורץ דרך. “השבב הסיליקוני הייחודי זה הינו בשלבי הניסוי ההתחלתיים אך נראה כי מדובר במוצר מהפכני שיוכל לסייע רבות הן לרופאים והן למטופלים לאור העובדה שהוא יוכל לסייע באיתור נוכחות ורגישות החיידק המזהם, ויציע את הטיפול התרופתי המתאים ביותר וזאת תוך כ- 4 עד 6 שעות, בניגוד לאיתור כיום שהינו בין יומיים עד 3 ימים!”, אמר השבוע אורולוג בכיר ואורולוג ילדים במרכז הרפואי בני ציון פרופ’ שראל הלחמי.

לדברי פרופ’ הלחמי, בעיית הזיהומים החיידקיים בדרכי השתן הנה מגיפה כלל עולמית, יתרה מכך, כתוצאה מטיפול אנטיביוטי שאינו תואם לרגישות החיידק, הרופאים למעשה מעודדים יצירתם של חיידקים אלימים עמידים לכל סוגי האנטיביוטיקה. השבב החדשני יאפשר זיהוי רגשיות לאנטיביוטיקה תוך 6 שעות במקום 2-3 ימים, מתן טיפול נאות לחולה באופן מידי והקטנה של שיעור יצירת הזנים אלימים. “השבב שפותח על ידי פרופ’ סגל בטכניון בנוי מסיליקון המצופה בחומר המאפשר לחיידקים להיצמד אליו, הארכיטקטורה הייחודית של השבב בצרוף מערכת אופטית ואלגוריתם לניתוח החזר גלי האור מאפשרים תוך שעתיים לזהות צמיחה של חיידקים, ובהמשך תוך 4 שעות נוספות ניתן להזליף לשבב תרופות אנטיביוטיות שונות ולזהות את רגישות החיידק אליהן.

פרופ’ שראל הלחמי, מדגיש, ” אנחנו עדיין מצויים אמנם בשלבי בדיקה של  השבב, אך כבר עתה,  ניתן לומר ללא ספק כי הוא מוכיח את עצמו כיעיל ויכול לסייע בקיצור התאמת הטיפול הנאות לחולה מימים לשעות. תוצאות המחקר פורסמו לאחרונה בעיתון היוקרתי American Chemical Society NANO.

תגובות רוצה להצטרף לדיון?

אין תגובות עדיין. היה הראשון להגיב!

מאמרים

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