Artículo original: Ren G, Nie Q, Liu D, Wang B, Gao X, Liu X, Wang H, Liu J. Exploring the role of quantitative susceptibility mapping in assessing brain iron deposition in hemodialysis patients. Insights Imaging. 2026;17(1):46.
DOI: 10.1186/s13244-025-02197-x
Sociedad: European Society of Radiology (@myESR)
Palabras clave: depósito de hierro, deterioro cognitivo, enfermedad renal terminal, hemodiálisis, imagen por resonancia magnética.
Abreviaturas y acrónimos utilizados: ALFF (fluctuaciones de baja frecuencia), CBF (flujo sanguíneo cerebral), CI (deterioro cognitivo), CKD (enfermedad renal crónica), CNR (relación contraste-ruido), DMN (red neuronal por defecto), ESA (agente estimulante de la eritropoyesis), ESRD (enfermedad renal en estadio terminal), FC (conectividad funcional), MEDI (inversión dipolar habilitada por morfología), MMSE (Mini Examen del Estado Mental), MRI (imagen por resonancia magnética), MSV (valores de susceptibilidad magnética), QSM (mapeo cuantitativo de susceptibilidad), RLS (síndrome de piernas inquietas), ROI (región de interés), rs-fMRI (resonancia magnética funcional en estado de reposo), SF (ferritina sérica), TE (tiempo de eco), TSAT (saturación de transferrina).
Línea editorial:
Insights into Imaging es una revista online de acceso abierto revisada por pares, perteneciente a la Sociedad Europea de Radiología. Tiene una publicación continua a lo largo del año y sus artículos se recogen en un único volumen anual. Acepta revisiones críticas y revisiones pictóricas con finalidad didáctica, así como guías y recomendaciones de las diferentes sociedades científicas. Dentro de los últimos artículos publicados, destacan: Radiomic subtypes predict survival and chemotherapy benefit in stage I lung adenocarcinoma: a multicenter study, que explica el papel de la radiómica en la elaboración de modelos predictivos para personalizar el tratamiento en el cáncer de pulmón, y Musculoskeletal Infection Reporting and Data System (MSKI-RADS): reviewed and explained, en el que se plantea el papel la clasificación de los hallazgos asociados a la infección musculoesquelética en la unificación de criterios y en la comunicación entre especialistas para optimizar el manejo del paciente.
Motivos para la selección:
Este artículo plantea la implementación de nuevas herramientas de RM cuantitativa para estudiar de forma no invasiva los efectos del depósito de hierro en el daño neurológico de los pacientes con hemodiálisis, una técnica novedosa que puede cambiar el pronóstico y la calidad de vida de los pacientes con enfermedad renal crónica.
Resumen:
Los pacientes con enfermedad renal crónica que se someten a hemodiálisis y reciben tratamiento de la anemia presentan una alteración del metabolismo del hierro, que se deposita en diferentes zonas del cerebro, sobre todo en los ganglios basales. Esto lleva asociado un deterioro neurológico progresivo. El mapeo de susceptibilidad cuantitativo (QSM) es una técnica de RM que sirve como biomarcador in vivo de la carga férrica regional cerebral. Permite monitorizar de forma no invasiva la distribución temporal y espacial del hierro antes y después de las sesiones de hemodiálisis, así como establecer la correlación entre el patrón de depósito y la clínica del paciente. Por último, resalta el potencial de esta prueba en la valoración pronóstica y en la respuesta al tratamiento quelante en este grupo de pacientes. Para que los resultados sean reproducibles, se incide en la necesidad de estandarizar los protocolos. Algunas de las limitaciones del estudio es que no se trata de un metaanálisis, por lo que el grado de evidencia es menor, y la ausencia de estudios longitudinales que analicen la evolución del hierro cerebral y el deterioro neurológico.
Valoración personal:
Considero que este artículo muestra la importancia de los avances tecnológicos en el análisis de toda la información contenida en una técnica de imagen como la RM. Con ello, el radiólogo no solo puede aportar información morfológica, sino que es capaz de elaborar modelos predictivos cuya aplicación a la práctica clínica permite cambiar el curso evolutivo de los pacientes. La inteligencia artificial es una herramienta de gran utilidad para este fin, no solo en cuanto al procesamiento de datos sino en la optimización del tiempo del médico en el día a día.
David Amo Calzas
Hospital Universitario de Getafe, R3
cbseram.com 
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