Индивидуализация терапии в психиатрии: сколько «персонализированности» допустимо?

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Статья представляет критический обзор современных подходов к персонализированной психиатрии, анализируя её потенциал, ограничения и этические дилеммы. Несмотря на прогресс в таких направлениях, как фармакогенетика (например, влияние полиморфизмов генов CYP2D6 и CYP2C19 на метаболизм психотропных препаратов) и цифровая фенотипизация (мониторинг поведения через носимые устройства с применением алгоритмов машинного обучения), большинство методов остаются в рамках исследовательских проектов. Регуляторные инициативы (FDA, CPIC) постепенно интегрируют генетические данные в клинические рекомендации, однако их применение ограничено недостаточной этнической репрезентативностью, низкой воспроизводимостью результатов и малым размером выборок. Цифровые инструменты, несмотря на способность прогнозировать обострения аффективных расстройств или психозов, сталкиваются с проблемами интерпретации данных и рисками нарушения конфиденциальности. Полигенные шкалы риска (PRS) и биомаркеры (например, нейровизуализационные паттерны, уровни цитокинов) демонстрируют ограниченную предсказательную силу на индивидуальном уровне. Ключевыми рисками персонализации выступают фрагментация доступа к лечению, стигматизация на основе генетических данных и подмена клинического мышления алгоритмическими решениями. Таким образом, персонализация оправдана лишь при наличии убедительной доказательной базы (например, применение фармакогенетики при резистентной депрессии) и должна дополнять, а не заменять клиническую практику. Для успешной интеграции необходимы валидация технологий, преодоление этнических и социально-экономических барьеров, а также сохранение этических стандартов и роли врачебного опыта. Персонализированная психиатрия рассматривается не как революционная парадигма, а как эволюционный инструмент, требующий осторожного и поэтапного внедрения в клиническую практику.

Об авторах

Валентин Юрьевич Скрябин

Российская медицинская академия непрерывного профессионального образования

Автор, ответственный за переписку.
Email: sardonios@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4942-8556
SPIN-код: 4895-5285

канд. мед. наук

Россия, Москва

Список литературы

  1. Abdullah-Koolmees H, van Keulen AM, Nijenhuis M, Deneer VHM. Pharmacogenetics Guidelines: Overview and Comparison of the DPWG, CPIC, CPNDS, and RNPGx Guidelines. Front Pharmacol. 2021;11:595219. doi: 10.3389/fphar.2020.595219
  2. Insel TR. Digital phenotyping: technology for a new science of behavior. JAMA. 2017;318(13):1215–1216. doi: 10.1001/jama.2017.11295
  3. Torous J, Jän Myrick K, Rauseo-Ricupero N, Firth J. Digital mental health and COVID-19: using technology today to accelerate the curve on access and quality tomorrow. JMIR Ment Health. 2020;7(3):e18848. doi: 10.2196/18848
  4. Bousman CA, Arandjelovic K, Mancuso SG, et al. Pharmacogenetic tests and depressive symptom remission: a meta-analysis of randomized controlled trials. Pharmacogenomics. 2019;20(1):37–47. doi: 10.2217/pgs-2018-0142
  5. Phillips EJ, Sukasem C, Whirl-Carrillo M, et al. Clinical pharmacogenetics implementation consortium guideline for HLA genotype and use of carbamazepine and oxcarbazepine: 2017 update. Clin Pharmacol Ther. 2018;103(4):574–581. doi: 10.1002/cpt.1004
  6. Wang Y, Tsuo K, Kanai M, et al. Challenges and opportunities for developing more generalizable polygenic risk scores. Annu Rev Biomed Data Sci. 2022;5:293–320. doi: 10.1146/annurev-biodatasci-111721-074830
  7. Bufano P, Laurino M, Said S, et al. Digital phenotyping for monitoring mental disorders: systematic review. J Med Internet Res. 2023;25:e46778. doi: 10.2196/46778
  8. Martinez-Martin N, Greely HT, Cho MK. Ethical development of digital phenotyping tools for mental health applications: Delphi study. JMIR Mhealth Uhealth. 2021;9(7):e27343. doi: 10.2196/27343
  9. Torous J, Bucci S, Bell IH, et al. The growing field of digital psychiatry: current evidence and the future of apps, social media, chatbots, and virtual reality. World Psychiatry. 2021;20(3):318–335. doi: 10.1002/wps.20883
  10. Huang FF, Wang PC, Yang XY, et al. Predicting responses to cognitive behavioral therapy in obsessive-compulsive disorder based on multilevel indices of rs-fMRI. J Affect Disord. 2023;323:345–353. doi: 10.1016/j.jad.2022.11.073

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Эко-Вектор, 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».