DOI: 10.5433/1679 As infecções graves causadas pelo gênero Candida têm se tornado um desafio na questão diagnóstica, no intuito de se detectar e identificar o agente etiológico de forma ágil, precisa e padronizada nos laboratórios clínicos. A predição da susceptibilidade aos antifúngicos, bem como a necessidade da geração de dados epidemiológicos reforçam a importância da identificação rotineira adequada das espécies de leveduras envolvidas em infecções. Dentre as 200 espécies de Candida já descritas, C. albicans, C. parapsilosis, C. tropicalis, C. glabrata, C. guilliermondii, C. krusei e C. lusitaniae são mais frequentemente relacionadas a infecções em humanos. Todos os métodos fenotípicos de identificação de Candida apresentam limitações, em especial na caracterização de espécies não C. albicans, porém, a aplicação de métodos moleculares pode refletir no aumento de custo e tempo despendido para a obtenção de resultados laboratoriais. A fim de avaliar a aplicação do sistema automatizado Vitek 2-YST ID (bioMerieux) aliado ao uso de agar cromogênico na identificação rotineira de espécies de Candida, foram testados 44 isolados de infecção invasiva por inoculação em agar cromogênico e no painel automatizado e realização de amplificação do DNA relativo às regiões do espaçador interno transcrito 1 e 2 do rRNA (PCR-ITS). Oligonucleotídeos espécie específicos foram utilizados e o tamanho do produto amplificado foi correlacionado aos demais resultados. O sistema automatizado identificou 95,4% dos isolados quando em associação com as características coloniais observadas no meio cromogênico, porém, o uso de PCR-ITS ou metodologias mais sensíveis seria necessário para solucionar os demais resultados, ambíguos e errôneos.
ResumoSerious infections caused by genus Candida have become a challenge in the diagnostic question, in order to detect and identify the etiologic agent of agile, precise and standardized form in manner clinical laboratories. The prediction of susceptibility to antifungal agents, and the need to generate epidemiological data highlight the importance of routine identification of yeast species involved in infections. Among the 200 Candida Palavras-chave: Candida spp. Vitek 2. PCR-ITS 1 e 2.