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本文聚焦饮食失调（EDs）的个性化治疗。饮食失调复杂多样，传统治疗效果不佳。文章探讨了个性化医学在 EDs 护理中的变革潜力，涵盖精准诊断、量身定制的干预措施等内容，同时分析了面临的挑战，为 EDs 治疗的发展提供了新方向。
一、引言
在医学领域，个性化医学正逐渐改变传统的 “一刀切” 模式。它依据个体独特的遗传、生物和环境特征，进行精准诊断和治疗，旨在优化治疗效果，减少不适当治疗的副作用，应对疾病的复杂异质性。其发展可追溯到 20 世纪初，随着人类基因组计划的推进，以及多组学数据、分子诊断、计算技术和个性化统计模型的发展，个性化医学在众多医疗领域得到应用，如肿瘤学中靶向疗法和免疫疗法的开发。
然而，在精神病学领域，个性化医学的应用相对较新且面临诸多挑战。精神病学缺乏可靠的生物标志物，主要依赖自我报告和心理测量工具进行诊断，这种基于症状聚类的诊断方式忽视了个体差异，且在可靠性、有效性和临床实用性方面存在不足。
饮食失调（EDs）作为一组精神疾病，受西方文化中饮食行为规范化、疾病连续谱以及心理测量工具局限性等因素影响，具有高度异质性。传统治疗效果有限，例如，只有 31% 的神经性厌食症患者和 68% 的神经性贪食症患者能在 9 年内康复。因此，开发整体、以患者为中心的个性化治疗方法的呼声日益高涨。
二、理解异质性 —— 因素和过程
EDs 在发病、病程和治疗反应上存在显著差异，这源于生物、心理、社会环境和疾病因素的复杂相互作用。
（一）分期与预后考虑
疾病分期在精准精神病学中至关重要，它描述了疾病从前驱期到综合征阶段，再到不同严重程度的发展过程。在 EDs 中，神经进展、神经适应和社会隔离等过程促使疾病发展至严重阶段。
目前已提出多种精神疾病的分期模型，EDs 也有相关的分期模型，如针对神经性厌食症（AN）的分期模型，但在神经性贪食症（BN）和暴食障碍（BED）中的应用有限。了解疾病进程对于早期识别、干预以及匹配治疗方案和疾病阶段十分关键，不过仍需进一步研究验证 EDs 临床分期模型的有效性。
（二）其他疾病因素
早期治疗试验表明，基于疾病持续时间的 “个性化” 分层具有一定意义，例如家庭治疗在青少年早期 EDs 治疗中效果更佳。但也有研究显示，疾病持续时间对治疗结果的影响存在争议。
此外，其他研究探索了 EDs 治疗结果的预测因素，如较高的 BMI、较少的暴食 / 催吐行为、较少的精神共病等因素与更好的治疗结果相关，而早期治疗反应 / 变化是所有 EDs 治疗结果的一致中介因素。
（三）社会文化和环境因素
社会文化因素对 EDs 的发生、维持和发展轨迹影响显著。西方的美丽标准、社交媒体以及家庭动态塑造了疾病结果，例如，对瘦的理想内化与饮食失调和疾病严重程度相关。社交媒体的兴起加剧了这些影响，平台上的外貌比较、限制性饮食的常态化和完美主义的强化，都与更严重的症状和较差的康复结果相关。
家庭和文化动态同样重要，父母的批评、过度干涉和与体重相关的取笑与症状严重程度增加和改变动机降低有关，而强大的家庭和社会支持则促进治疗参与和更好的心理结果。
环境因素，如创伤、欺凌、学校经历和体重歧视，也增加了 EDs 的风险。童年创伤与 EDs 的发展密切相关，欺凌尤其是与体重相关的取笑，会加剧身体不满和饮食失调的易感性。学校环境中对学术或体育成就的强调，可能强化完美主义倾向，这是 EDs 的已知风险因素。
三、测量异质性 —— 综合数据收集的重要性
系统收集和分析心理测量和结果指标对于理解精神疾病的异质性至关重要。
（一）常规结果测量
国际健康结果测量联盟（ICHOM）为 EDs 开发了一套以患者为中心的综合结果测量指标，涵盖 ED 症状、回避 / 限制性食物摄入障碍（ARFID）症状、共病心理健康状况以及生活质量和社会功能等领域。通过实施这些标准化测量，医疗服务提供者可以系统评估治疗结果，为不同患者群体确定有效的个性化干预措施。
在澳大利亚，为解决缺乏全国性综合一致数据集的问题，InsideOut 饮食失调研究所开发了全国最低数据集（MDS），旨在增强对患者表现和治疗结果的理解，支持个性化干预措施的开发，提高护理质量。
（二）个性化结果测量
心理结果概况（PSYCHLOPS）是唯一在 EDs 中验证的患者生成的心理困扰和治疗变化测量工具。与标准化患者报告结果测量不同，PSYCHLOPS 允许个体识别和评价自己的关键问题，提供个性化和响应性的心理健康结果评估。研究表明，PSYCHLOPS 具有良好的心理测量特性，且能捕捉到标准化测量未涵盖的问题，凸显了个性化测量在全面评估个体需求方面的重要性。
四、表征异质性 —— 数据、模型和方法
为了更深入地研究 EDs 的异质性，需要运用多种数据、模型和方法。
（一）网络方法
复杂网络方法将疾病概念化为因果关联症状的系统，通过网络分析技术，可以全面研究疾病的复杂性。在 EDs 研究中，网络方法有助于理解症状之间的相互作用以及疾病的动态变化。
研究发现，即使在症状严重程度不变的情况下，症状之间的相互连接性可能会增加。然而，网络方法也面临一些挑战，如变量选择、统计功效和临床实施等问题，还需要对治疗师进行培训以适应这种新的治疗方式。
（二）预测建模与机器学习
预测建模和机器学习（ML）技术在精神病学研究中具有重要潜力，可以预测心理健康结果、个性化治疗和增强临床决策。在 EDs 研究中，ML 能够处理大型数据集和复杂变量相互作用，提高对长期结果的预测准确性。
例如，研究发现 ML 模型在预测 EDs 结果方面优于传统逻辑回归模型，关键预测因素包括基线 ED 诊断、心理因素和临床变量等。然而，ML 本质上是相关性的，无法阐明因果途径，未来研究需要将其与因果推断方法和理论驱动的实验方法相结合，以优化其临床应用。
五、治疗异质性 —— 探索个性化治疗
目前，已有一些研究探索了 EDs 的个性化治疗方法。
（一）现有临床试验
一些临床治疗试验尝试将个性化元素纳入 EDs 治疗。例如，McFarlane 等人开展的个性化日间医院治疗项目，为患者提供每周两次的个性化治疗和结构化家庭作业，以满足个体需求。结果显示，尽管个性化治疗组患者病情更复杂，但保留率与标准治疗组相当，且治疗时间略短。不过，该组患者在症状完全缓解和体重恢复方面表现较差。
Haynos 等人比较了标准化和个性化热量处方在 AN 患者住院体重恢复中的效果，发现标准化方法导致更快的体重增加，且住院期间活动限制更低，但研究未评估再喂养综合征的生化指标和耐受性的定性数据。
（二）个性化治疗面临的挑战
个性化治疗方法面临诸多挑战。在研究方面，存在理论时间分辨率低、变量关联复杂以及评估强度和持续时间难以确定等问题。同时，心理测量工具的同质性和缺乏标准化也增加了研究的复杂性。
在临床应用方面，将个性化治疗平台整合到现有医疗系统中面临技术问题，如数据互操作性和网络安全问题。此外，还存在伦理和安全挑战，如确保模型的透明度和可推广性、保护数据隐私以及公平分配医疗资源等。同时，需要平衡早期干预和安全之间的关系，避免过度病理化和歧视。
六、结论和未来研究
个性化医学在 EDs 治疗中具有巨大潜力，但目前仍处于早期发展阶段。未来，需要深化对疾病机制的理解，开发更全面的多轴评估措施，结合生物、神经、遗传、心理、社会和环境因素进行疾病的详细分析。
建立临床相关的定量指标、标准化心理测量工具和规范数据至关重要，同时需要开展多中心、纵向队列研究，以评估精准精神病学工具在指导前瞻性治疗分配方面的潜力。此外，还需要创建支持同时研究多种治疗干预措施的基础设施，加强对模型规范决策影响的研究，提高个性化建模程序的可行性和可接受性。
跨学科合作也必不可少，包括研究人员、临床医生、软件开发商和工程师的紧密合作，以设计直观实用的系统，将个性化模型转化为临床实践中易于理解和应用的形式，确保创新治疗方法基于证据，推动 EDs 治疗的发展。
