Magnetresonanztomographie (MRT) zur Fettquantifizierung der Leber

Derzeit gilt die Leberbiopsie immer noch als Goldstandard in der Diagnose einer nichtalkoholischen Fettlebererkrankung und der Verlaufsüberwachung. Allerdings ist die Genauigkeit der Diagnose nicht perfekt und es besteht ein gewisses Risiko für Stichprobenfehler, abhängig von der Qualität der Biopsie und einer mehr oder weniger homogenen Verteilung der Lebergewebeveränderungen. Komplikationen sind selten; Allerdings ist die Methode invasiv und birgt das Risiko von Blutungen. Daher werden nicht-invasive Methoden (wie Serumbiomarker oder bildgebende Verfahren) für eine genaue Diagnose und sichere Überwachung des Krankheitsverlaufs gesucht. Die eindimensionale transiente Elastographie (TE; FibroScan®) ist eine nicht-invasive Technik, die hier hilfreich sein kann: Die Genauigkeit der Diagnose hängt jedoch vom Stadium der Fibrose ab und niedrigere Fibrosegrade (Stadium 1 und 2) sind schwierig zu diagnostizieren bewerten. Darüber hinaus ist diese Methode bei adipösen Patienten nicht anwendbar.

In den letzten Jahren hat die Entwicklung der Fett-Wasser-Magnetresonanztomographie eine nicht-invasive Beurteilung des Fett- und Wassergehalts in Geweben ermöglicht. Darüber hinaus ermöglichen moderne MRT-Geräte ein kurzes Anhalten des Atems, was Bewegungsartefakte reduziert und uns hervorragende Daten liefert. Daher ist die MRT zu einem wichtigen Instrument zur Fettquantifizierung geworden.

Bisher haben sich nur wenige Studien auf die Fettquantifizierung vor und nach einer bariatrischen Operation konzentriert: Patienten, die mit einem laparoskopischen Magenband (ein rein restriktives Verfahren) behandelt wurden, und Patienten, die sich einer metabolischen Operation wie Schlauchmagen und Magenbypass unterzogen, wurden prä- und postoperativ untersucht Mittel zur MRT-Fettquantifizierung. Allerdings wurde in diesen Studien Einzelvoxel-Spektroskopie verwendet. Im Gegensatz dazu streben die Forscher in dieser aktuellen Studie die Beurteilung des gesamten Organvolumens an, was hoffentlich genauere Daten liefern wird.