Scedosporiosis pulmonar post COVID-19 en paciente diabético: a propósito de un caso

Autor: Xiomara Moreno Calderón, Carolina Macero Estévez, María Mercedes Panizo, Débora Oliveira Oliveira, Fortunato Chocrón Benmaman
Rok vydání: 2022
Zdroj: Boletín Venezolano de Infectología. 33
ISSN: 0798-0566
DOI: 10.54868/bvi.2022.33.2.5
Popis: Las especies de Scedosporium son consideradas patógenos oportunistas emergentes, que afectan a pacientes inmunocomprometidos o con respuesta inmunológica normal. La enfermedad invasiva grave supera tasas de mortalidad del 80 %. Se describe caso con afectación pulmonar causada por el complejo de especies de Scedosporium en un paciente masculino de 75 años de edad, procedente de Caracas, Venezuela, con diabetes mellitus tipo 2, infección respiratoria baja, dos infecciones previas por enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) e imagen radiológica de lesión de ocupación de espacio pulmonar basal izquierdo. Se envió al laboratorio de microbiología porción de aproximadamente 1 cm2 de tejido pulmonar, solicitando estudios micológicos y para micobacterias. Al examen directo con KOH al 20 % se observó un fragmento de hifa hialina tabicada. A los 12 días de incubación hubo crecimiento en agar Sabouraud dextrosa más gentamicina de colonias vellosas con pigmentado difusible color amarillo pálido a mostaza. Se realizó examen directo a las colonias con azul de algodón, observándose estructuras compatibles con el complejo de especies de Scedosporium. Scedosporium spp., es el segundo hongo filamentoso, después de Aspergillus spp., causante de infecciones respiratorias bajas. El paciente fue tratado con voriconazol después del diagnóstico micológico con una evolución satisfactoria. Las infecciones por especies de Scedosporium afectan órganos internos como los pulmones, similar al caso descrito. La infección por COVID19 es un factor predisponente para adquirir infecciones fúngicas poco frecuentes. El laboratorio de microbiología cumple un rol importante en el diagnóstico de micosis causadas por hongos inusuales.
Databáze: OpenAIRE