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Cejka D  
Neue radiologische und serologische Methoden zur Diagnose der renalen Osteodystrophie bei Dialysepatienten

Journal für Mineralstoffwechsel & Muskuloskelettale Erkrankungen 2014; 21 (1): 20-24

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Abb. 1: Renale Osteodystrophie Abb. 2: Renale Osteodystrophie Abb. 3: Renale Osteodystrophie



Keywords: DialyseHigh-Resolution Peripheral Quantitative Computed TomographyHR-pQCTrenale OsteodystrophieSclerostin

Mit Abnahme der Nierenfunktion steigt die Prävalenz der renalen Osteodystrophie (ROD), im Dialysestadium ist fast jeder Patient von ROD betroffen. Dialysepatienten haben verglichen mit der Normalbevölkerung ein 4-fach erhöhtes Risiko, eine Oberschenkelhalsfraktur zu erleiden. Die ROD ist eine Urämie-bedingte Erkrankung des Knochens, die zu Veränderungen des Knochenstoffwechsels („turnover“ [T]), der Mineralisierung („mineralization“ [M]) und des Knochenvolumens („volume“ [V]) führen kann. Bislang ist die Untersuchung all dieser Veränderungen nur mittels invasiver Knochenbiopsie mit anschließender Histomorphometrie und TMV-Klassifizierung möglich. Klinisch verfügbare Methoden wie Knochendichtemessung („dual-energy X-ray absorptiometry“ [DXA]) oder Bestimmung von Parathormon beziehungsweise von Knochenstoffwechselparametern zeigen niedrige Sensitivitäten/Spezifitäten bezüglich der korrekten Klassifizierung der ROD. Unter den neuen radiologischen Methoden erscheint die „high-resolution peripheral quantitative computed tomography“ (HR-pQCT) eine vielversprechende Methode. In einer Studie war die HR-pQCT der konventionellen DXA bezüglich der Unterscheidung zwischen Dialysepatienten mit und ohne Vorgeschichte einer Low-trauma-Fraktur deutlich überlegen. Unter den neu entdeckten Knochenstoffwechselmarkern hat die Messung von Sclerostin einen hohen Vorhersagewert für das Vorliegen einer „highturnover bone disease“ gezeigt. Diesen interessanten Ansätzen zum Trotz bedarf es weiterer Forschung auf dem Gebiet. Insbesondere gibt es bislang keine Methode, die mit hoher Sicherheit Low-impact-Frakturen bei Dialysepatienten vorhersagen kann.
 
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