Ces dernières années, les outils diagnostiques ont connu des avancées majeures en introduisant de nouvelles techniques appliquées à la mycologie. Ces innovations visent principalement à améliorer et accélérer le diagnostic des infections fongiques, permettant ainsi d'adapter rapidement les traitements lorsque l'infection est confirmée. L'identification précise des espèces fongiques est cruciale, du fait notamment de l'émergence de nouvelles espèces comme Candida auris qui présentent des profils de résistance multiples aux antifongiques. Malgré ces avancées, le pronostic des infections fongiques reste préoccupant, avec un taux de mortalité atteignant 40 %. Les recherches actuelles se concentrent sur la validation de biomarqueurs moléculaires pour anticiper l'infection. L'association de divers biomarqueurs est quant à elle essentielle dans la démarche diagnostique. Au cours de la dernière décennie, des technologies comme la PCR quantitative et le MALDI-ToF sont devenues des références dans les laboratoires spécialisés. Des technologies émergentes, l'intelligence artificielle et le séquençage haut débit sont en développement pour améliorer le diagnostic.

Recent years have seen major advances in diagnostic tools, with the introduction of new techniques applied to mycology. These innovations primarily aim to improve and accelerate the diagnosis of fungal infections, allowing treatments to be adapted rapidly when infection is confirmed. Accurate identification of fungal species is crucial, especially with the emergence of new species such as Candida auris, which present multiple resistance profiles to antifungal agents. Despite these advances, the prognosis of fungal infections remains concerning, with mortality rates reaching 40%. Current research focuses on the validation of molecular biomarkers to anticipate infection. Integrating and associating various biomarkers is essential in the diagnostic process. Over the past decade, technologies such as quantitative PCR and MALDI-ToF have become benchmarks in specialized laboratories. Emerging technologies such as artificial intelligence and next-generation sequencing (NGS) are also being developed to improve diagnostic.