האם ניתן לקבוע אם טלפונים סלולריים מובילים להתפתחות מחלות ממאירות? (The Conversation)

אחת השאלות הנפוצות בשנים האחרונות נוגעות לסוגיית סיכון למחלות ממאירות בעקבות שימוש בטלפונים סלולריים. עם זאת, נראה כי אין לשאלה זו תשובה פשוטה, כאשר מחקרים ממשיכים להדגים תוצאות סותרות בנושא, כך לדברי מומחים מפינלנד.

במאמר שפורסם באתר האינטרנט Conversation מעלים המומחים שאלה מעניינת: מה אם שתי התשובות נכונות? ייתכן כי הקרינה של מכשירים ניידים עצמה אינה גורמת סרטן, אך חשיפה ארוכת-טווח מעלה את הסיכון להתפתחות סרטן כאשר גורמים אחרים נכללים בתמונה השלמה.

עמדת ה-IARC קובעת כי טלפונים סלולריים הם קרצינוגנים אפשריים לאחר שכ-30 מחקרים אפידמיולוגיים ניסו להעריך את הקשר בין שימוש בטלפונים סלולריים ובין הסיכון לגידולים מוחיים וגידולים בבלוטות רוק.

בשנת 2011 הכריז הארגון כי טלפונים סלולריים הם קרצינוגנים אפשריים. מסקנה זו התבססה ברובה על תוצאות מחקר INTERPHONE וסדרת מחקרים משבדיה. בנוסף, פורסמו מספר מחקרים ניסיוניים, שכללו תרביות תאים ומודלי בעלי חיים, ונתונים ממחקרים בבעלי חיים הובילו לתמיכה בתיאוריה זו.

הרעיון של קו-קרצינוגניות אינו חדש לחלוטין ועלה כבר בעבר. על-בסיס המידע המאוד מוגבל בנושא, נראה סביר להניח כי הקרינה עקב טלפונים ניידים אינה גורמת לסרטן בעצמה. במקום זאת, היא עשויה להפעיל תהליכי בקרה ולהאיץ התפתחות המחלה.

על-בסיס תיאוריה זו ניתן להסביר מספר מהתוצאות הסותרות שפורסמו בספרות הרפואית.

מהממצאים עד כה עולה היארעות נמוכה של גידולים במוחות ובלבבות של חולדות ממין זכר, אך לא בחולדות ממין נקבה. בסיכומו של דבר, לא תועדו מקרי סרטן מוח בקבוצת הביקורת, עם מספר קטן מאוד של גידולים מוחיים בחולדות שנחשפו לטלפונים הניידים.

דרושים מחקרים נוספים להוכחת התיאוריה אך אלו כרוכים בהוצאות גבוהות.

The Conversation. Published online August 8, 2016

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