Current first-line treatments for major depressive disorder (MDD) include pharmacotherapy and cognitive-behavioral therapy. However, one-third of depressed patients do not achieve remission after multiple medication trials, and psychotherapy can be costly and time-consuming. Although non-implantable neuromodulation (NIN) techniques such as transcranial magnetic stimulation, transcranial direct current stimulation, electroconvulsive therapy, and magnetic seizure therapy are gaining momentum for treating MDD, the efficacy of non-convulsive techniques is still modest, whereas use of convulsive modalities is limited by their cognitive side effects. In this context, we propose that NIN techniques could benefit from a precision-oriented approach. In this review, we discuss the challenges and opportunities in implementing such a framework, focusing on enhancing NIN effects via a combination of individualized cognitive interventions, using closed-loop approaches, identifying multimodal biomarkers, using computer electric field modeling to guide targeting and quantify dosage, and using machine learning algorithms to integrate data collected at multiple biological levels and identify clinical responders. Though promising, this framework is currently limited, as previous studies have employed small samples and did not sufficiently explore pathophysiological mechanisms associated with NIN response and side effects. Moreover, cost-effectiveness analyses have not been performed. Nevertheless, further advancements in clinical trials of NIN could shift the field toward a more “precision-oriented” practice.

中文翻译：

---

精确的非植入性神经调节疗法：抑郁大脑的前景

目前重度抑郁症 (MDD) 的一线治疗包括药物治疗和认知行为治疗。然而，三分之一的抑郁症患者在多次药物试验后并未获得缓解，心理治疗可能既昂贵又耗时。尽管经颅磁刺激、经颅直流电刺激、电惊厥疗法和磁扣疗法等非植入式神经调节 (NIN) 技术在治疗 MDD 方面正在获得动力，但非惊厥技术的疗效仍然适中，而使用惊厥疗法受其认知副作用的限制。在这种情况下，我们建议 NIN 技术可以从面向精度的方法中受益。在这次审查中，我们讨论了实施这样一个框架的挑战和机遇，专注于通过个性化认知干预的组合、使用闭环方法、识别多模态生物标志物、使用计算机电场建模来指导靶向和量化剂量以及使用机器学习算法来整合在多个生物水平收集的数据并识别临床反应者。虽然很有前景，但该框架目前是有限的，因为之前的研究使用了小样本，并且没有充分探索与 NIN 反应和副作用相关的病理生理机制。此外，尚未进行成本效益分析。尽管如此，NIN 临床试验的进一步进展可能会将该领域转向更加“精确导向”的实践。使用闭环方法，识别多模态生物标志物，使用计算机电场建模来指导靶向和量化剂量，并使用机器学习算法整合在多个生物水平收集的数据并识别临床反应者。虽然很有前景，但该框架目前是有限的，因为之前的研究使用了小样本，并且没有充分探索与 NIN 反应和副作用相关的病理生理机制。此外，尚未进行成本效益分析。尽管如此，NIN 临床试验的进一步进展可能会将该领域转向更加“精确导向”的实践。使用闭环方法，识别多模态生物标志物，使用计算机电场建模来指导靶向和量化剂量，并使用机器学习算法整合在多个生物水平收集的数据并识别临床反应者。虽然很有前景，但该框架目前是有限的，因为之前的研究使用了小样本，并且没有充分探索与 NIN 反应和副作用相关的病理生理机制。此外，尚未进行成本效益分析。尽管如此，NIN 临床试验的进一步进展可能会将该领域转向更加“精确导向”的实践。并使用机器学习算法整合在多个生物学层面收集的数据并识别临床反应者。虽然很有前景，但该框架目前是有限的，因为之前的研究使用了小样本，并且没有充分探索与 NIN 反应和副作用相关的病理生理机制。此外，尚未进行成本效益分析。尽管如此，NIN 临床试验的进一步进展可能会将该领域转向更加“精确导向”的实践。并使用机器学习算法整合在多个生物学层面收集的数据并识别临床反应者。虽然很有前景，但该框架目前是有限的，因为之前的研究使用了小样本，并且没有充分探索与 NIN 反应和副作用相关的病理生理机制。此外，尚未进行成本效益分析。尽管如此，NIN 临床试验的进一步进展可能会将该领域转向更加“精确导向”的实践。尚未进行成本效益分析。尽管如此，NIN 临床试验的进一步进展可能会将该领域转向更加“精确导向”的实践。尚未进行成本效益分析。尽管如此，NIN 临床试验的进一步进展可能会将该领域转向更加“精确导向”的实践。