Individualization of therapy in psychiatry: how personalized it may be?

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

This article provides a critical review of current approaches to personalized psychiatry, analyzing its potential, limitations, and ethical dilemmas. Despite progress in areas such as pharmacogenetics (e.g., the influence of CYP2D6 and CYP2C19 gene polymorphisms on psychotropic drug metabolism) and digital phenotyping (behavioral monitoring through wearable devices and machine learning algorithms), most methods remain within framework of research projects. Regulatory initiatives (FDA, CPIC) are gradually integrating genetic data into clinical recommendations; however, their implementation is limited by insufficient ethnic representation, low reproducibility, and small sample sizes. Digital tools, although capable of predicting relapses in affective or psychotic disorders, face challenges of data interpretation and risks of privacy breaches. Polygenic risk scores and biomarkers (e.g., neuroimaging patterns, cytokine levels) demonstrate limited predictive power at the individual level. Key risks of personalization include fragmented access to care, genetic-based stigmatization, and the replacement of clinical reasoning with algorithmic decision-making. Personalization is therefore justified only when supported by robust evidence (e.g., pharmacogenetics in treatment-resistant depression) and should complement rather than replace clinical practice. Successful integration requires validation of technologies, overcoming ethnic and socioeconomic barriers, and maintaining ethical standards and clinical expertise. Personalized psychiatry should be viewed not as a revolutionary paradigm, but as an evolutionary tool requiring cautious, stepwise implementation into clinical practice.

About the authors

Valentin Y. Skryabin

Russian Medical Academy of Continuous Professional Education

Author for correspondence.
Email: sardonios@yandex.ru
ORCID iD: 0000-0002-4942-8556
SPIN-code: 4895-5285

MD, Cand. Sci. (Medicine)

Russian Federation, Moscow

References

  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

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2025 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a 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».