Évaluation méthodologique et interprétation clinique des variations de hs-cTnI et hs-cTnT : une réévaluation.
- Auteurs
- Clerico A, Zaninotto M, Plebani M
- Journal
- Clin Chem Lab Med
- Date de publication
- 2026-02-24
- PMID
- 41139936
- DOI
- 10.1515/cclm-2025-1318
Résumé
Les débats récents se sont concentrés sur l'impact de l'imprécision analytique dans les dosages de troponine cardiaque haute sensibilité (hs-cTnI et hs-cTnT) sur le diagnostic d'infarctus du myocarde sans sus-décalage du segment ST (NSTEMI), basé sur les seuils delta absolus pour les algorithmes rapides d'inclusion/exclusion aux urgences selon les recommandations ESC 2020. Les recommandations consensuelles de l'AACC/IFCC et la Quatrième Définition Universelle de l'Infarctus du Myocarde mettent l'accent sur la précision au 99e percentile de la limite de référence supérieure et la signification clinique des variations des biomarqueurs. Les preuves du Groupe d'Étude Italien sur les Biomarqueurs Cardiaques démontrent que les dosages hs-cTn atteignent généralement un CV ≤10 % aux concentrations pertinentes pour les seuils diagnostiques, et recommandent une Valeur de Variation de Référence (RCV) >30 % pour définir une variation cliniquement significative. À l'inverse, van Schrojenstein Lantman et al. ont cherché à définir les spécifications de performance des dosages (APS) requises pour détecter de manière fiable les seuils delta absolus recommandés et les conséquences de l'échec à satisfaire ces APS. L'objectif de cet article d'opinion est de mettre en évidence les différences méthodologiques et conceptuelles entre ces deux approches. Plus spécifiquement, alors que les APS sont influencées à la fois par les caractéristiques du dosage et le contexte clinique, l'approche RCV est basée sur la variation biologique intra-individuelle qui reste constamment faible (indice individuel ≈0,3), soutenant l'interprétation des troponines circulantes comme marqueurs du renouvellement physiologique des cardiomyocytes. En définitive, le diagnostic d'infarctus aigu du myocarde nécessite l'intégration des variations des biomarqueurs avec les preuves cliniques d'ischémie, l'ECG et les résultats d'imagerie. Les modèles émergents basés sur l'intelligence artificielle qui combinent hs-cTn avec des variables cliniques améliorent davantage la précision diagnostique, soulignant l'importance de l'interprétation contextuelle et ouvrant la voie vers la médecine personnalisée dans la prise en charge des SCA-ST suspectés.
Abstract (original)
Recent debates have focused on the impact of analytical imprecision in high-sensitivity cardiac troponin (hs-cTnI and hs-cTnT) assays on the diagnosis of non-ST-elevation myocardial infarction (NSTEMI), based on the absolute delta thresholds for the rapid rule-in/rule-out algorithms in emergency department (ED) according to the 2020 ESC guidelines. Consensus guidelines by the AACC/IFCC and the Fourth Universal Definition of Myocardial Infarction emphasize precision at the 99th percentile upper reference limit and the clinical significance of biomarker changes. Evidence from the Italian Study Group on Cardiac Biomarkers demonstrates that hs-cTn assays generally achieve ≤10 % CV at concentrations relevant to diagnostic thresholds, and recommends a Reference Change Value (RCV) >30 % to define clinically meaningful variation. Conversely, van Schrojenstein Lantman et al. aimed to define the assay performance specifications (APS) required to reliably detect the recommended absolute delta thresholds and the consequences of failure to meet these APS. The aim of this opinion paper is to highlight the methodological and conceptual differences between these two approaches. More specifically, while APS are influenced by both assay characteristics and clinical context, the RCV approach is based on the intra-individual biological variation that remains consistently low (individual index ≈0.3), supporting the interpretation of circulating troponins as markers of physiological cardiomyocyte turnover. Ultimately, diagnosis of acute myocardial infarction requires integration of biomarker changes with clinical evidence of ischemia, ECG, and imaging findings. Emerging artificial intelligence-based models that combine hs-cTn with clinical variables further improve diagnostic accuracy, underscoring the importance of contextual interpretation and paving the way toward personalized medicine in the management of suspected NSTE-ACS.
