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http://hdl.handle.net/10400.18/6394
Título: | Algoritmo para o diagnóstico laboratorial das infeções fúngicas profundas |
Outros títulos: | Algorithm for the diagnosis of deep fungal infections |
Autor: | Sabino, Raquel Simões, Helena Veríssimo, Cristina |
Palavras-chave: | Infeções Fúngicas Profundas Diagnóstico Laboratorial Algoritmo Infecções Sistémicas e Zoonoses |
Data: | Abr-2019 |
Editora: | Instituto Nacional de Saúde Doutor Ricardo Jorge, IP |
Citação: | Boletim Epidemiológico Observações. 2019 janeiro-abril;8(24):45-48 |
Resumo: | Amostras de tecidos de doentes com suspeita de infeções fúngicas profundas ou subcutâneas foram analisadas no Laboratório Nacional de Referência de Infeções Parasitárias e Fúngicas do INSA, de acordo com um
algoritmo de diagnóstico desenvolvido que apresenta uma abordagem
polifásica, que tem por objetivo permitir um diagnóstico laboratorial mais
rápido das infeções fúngicas profundas. Quarenta e seis amostras de
tecido de 39 doentes com suspeita de infeções fúngicas profundas ou
subcutâneas foram analisadas durante um período de 26 meses ( janeiro
de 2015-fevereiro de 2017) pelo laboratório do INSA, usando uma abordagem laboratorial que incluiu cultura, PCR panfúngica e PCR dirigida
a Aspergillus. Do total de amostras estudadas, 23 foram positivas para
fungos (PCR, cultura e/ou histologia). Das 46 amostras, 16 apresentaram
resultados positivos para DNA fúngico. Em 12 amostras foi detetado um
sinal positivo por PCR panfúngica e em 6 por PCR dirigida a Aspergillus
(em 2 das amostras ocorreu deteção pelas duas metodologias). Em 61%
(22/36) das amostras estudadas, houve concordância entre os métodos
moleculares e culturais. Os agentes etiológicos identificados foram Candida albicans, C. glabrata, C. tropicalis, Trichosporon montevideense,
Alternaria spp., Exophiala sp., Trichoderma sp., Histoplasma spp., Aspergillus fumigatus, Trichophyton rubrum e Paracoccidioides brasiliensis. Os
resultados obtidos mostraram que a abordagem polifásica proposta parece ser uma boa estratégia na deteção de fungos em amostras de tecidos,
permitindo eventualmente um melhor prognóstico. Em estudos posteriores,
pretende-se estudar um maior número de amostras clinicas e implementar
mais metodologias moleculares que permitam a deteção dirigida a determinados géneros fúngicos. Tissue specimens from patients with suspicion of having deep or subcutaneous fungal infections were analyzed at the National Reference Laboratory for Parasitic and Fungal Infections of INSA, according to a developed diagnostic algorithm comprising a polyphasic approach. This algorithm might allow a faster laboratory diagnosis of deep fungal infections. Fortysix tissue samples from 39 patients suspected of having deep or subcutaneous fungal infections were analyzed during a 26-month period (January 2015-February 2017) by the laboratory of INSA, using a laboratory approach that includes culture, panfungal PCR and Aspergillus-directed PCR. From the total samples studied, 23 were positive for fungi (PCR, culture and/or histology). From the 46 samples, 16 showed positive results for fungal DNA. In 12 samples a positive signal was detected by panfungal PCR and in 6 by Aspergillus-directed PCR (in 2 samples, there was positive detection using both methods). In 61% (22/36) of the samples studied, there was concordance between molecular and cultural methods. The etiological agents identified were Candida albicans, C. glabrata, C. tropicalis, Trichosporon montevideense, Alternaria spp., Exophiala sp., Trichoderma sp., Histoplasma spp., Aspergillus fumigatus, Trichophyton rubrum and Paracoccidioides brasiliensis. The results showed that the proposed polyphasic approach seems to be a good strategy for the detection of fungi in tissue samples, possibly allowing a better prognosis. In subsequent studies, it is intended to study a higher number of clinical samples and to establish more directed PCRs, allowing the detection of specific fungal genera. |
URI: | http://hdl.handle.net/10400.18/6394 |
Aparece nas colecções: | DDI - Artigos em revistas nacionais |
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