Studiul PerMA: machine learning personalizat optimizează stilul de viață și reduce depresia

Context

Depresia este o afecțiune eterogenă, cu factori declanșatori și menținători individuali — somnul perturbat poate fi central pentru un pacient, sedentarismul pentru altul, izolarea socială pentru un al treilea. Intervențiile standardizate nu pot capta această variabilitate individuală. Abordările de tip N-of-1 — modele construite exclusiv din datele unui singur individ — promit personalizare autentică, iar proliferarea dispozitivelor purtabile și a evaluărilor ecologice momentane (EMA) face acum posibilă colectarea de date longitudinale dense din viața reală.

Metodologie

Trialul pilot PerMA (Personalized Mood Augmentation, NCT05662254) a înrolat 50 de persoane cu depresie ușoară spre moderată într-un studiu open-label cu un singur braț. Participanții au parcurs două etape:

• Faza de monitorizare (2 săptămâni): evaluări ecologice momentane (EMA) de 4×/zi pe smartphone, plus urmărire cu smartwatch a somnului, activității fizice, dietei și conexiunii sociale
• Faza de intervenție (6 săptămâni): modele ML personalizate au identificat factorii de stil de viață cei mai predictivi pentru dispoziția individuală → planuri de augmentare a dispoziției individualizate (iMAPs), implementate cu ghidaj săptămânal de la un coach de sănătate

Urmărirea post-intervenție s-a extins la 12 săptămâni. Endpoint-urile primare au inclus scoruri validate de depresie (PHQ-9, HDRS), anxietate (GAD-7), calitate a vieții și măsuri cognitive obiective.

Rezultate

Dintre cei 50 înrolați, 40 au finalizat intervenția. Aceștia au înregistrat reduceri semnificative ale simptomelor depresive: PHQ-9: -3,5 ± 3,8 puncte (d=-0,89; IC 95%: -1,25 la -0,53; p<0,001); HDRS: -7,2 ± 6,8 puncte (d=-1,03; IC 95%: -1,41 la -0,65; p<0,000001). Beneficiile s-au menținut la urmărirea de 12 săptămâni.

Anxietatea comorbidă (GAD-7: d=-0,85; p<0,001) și calitatea vieții (d=0,68; p<0,001) s-au ameliorat semnificativ. Măsurile cognitive obiective afectate în depresie au arătat îmbunătățiri semnificative: atenție selectivă (d=0,51), procesare interferențe (d=0,53) și memorie de lucru (d=0,66). Analiza EMA a confirmat că îmbunătățirea dispoziției depresive a fost predicată specific de ameliorarea factorilor de stil de viață individualizați (β=0,4; p<0,0005). Notabil: un model de tip large language model (LLM) a replicat atribuirea iMAP de către antrenorii umani cu până la 95% acuratețe, deschizând perspectiva scalării algoritmice.