[ca] S'estima que problemes en la salut mental afecten el 25% de la població, la qual cosa la converteix en la principal causa de malalties a nivell mundial. Una microbiota normal està relacionada amb estats saludables, no obstant això, els canvis en la seva composició (anomenada disbiosis) estan relacionats amb malalties. En aquest projecte, explorem la influència de la microbiota intestinal en l'aparició d'estats mentals no saludables utilitzant enfocaments de machine learning, classificació de enterotipos i anàlisis estadístiques univariados i multivariats. Entre les característiques demogràfiques trobem diferències entre els estats de la malaltia mental en l'ètnia (p = 0.04), sexe (p = 0.004), malaltia de l'intestí irritable (p <0.001), etc. Trobem nivells més baixos de Firmicutes i nivells més alts de Bacteroidetes i una proporció més baixa de Firmicutes/*Bacteroidetes en l'intestí de les persones amb problemes mentals. Les persones amb malalties mentals tenen un índex de diversitat alfa més baix en el seu intestí en comparació amb les persones sanes (p = 0.002). L'anàlisi de diversitat beta va presentar diferents centroides respecte als estats mentals, per la prova PERMANOVA (p = 0.032). El millor predictor de machine learning va anar Random Forest amb una precisió de 0.62. No obstant això, probablement en barrejar els diferents trastorns mentals que tenen un fons biològic diferent, creguem soroll fent que els resultats de predicció dels algorismes de machine learning tinguin rendiments sota els esperats. En conclusió, una concentració de Firmicutes més alts i de Bacteroidetes més baixos podrien actuar com un factor de risc en l'aparició d'un trastorn mental.

[en] Mental health problems affect 25% of the population, making it the leading cause of disability globally. Normal microbiota is related with healthy states, however changes in its composition (called dysbiosis) is linked with non-healthy pathologies. In this project we explored the influence of the gut microbiota on the occurrence of non-healthy mental states using machine learning approaches, enterotype classifications and univariate and multivariate statistical analyses. Among the demographic characteristics we found differences between the mental illness states in the ethnicity (p = 0.04), sex (p = 0.004), irritable bowel disease (p < 0.001), etc. We found lower levels of Firmicutes and higher levels of Bacteroidetes and a lower Firmicutes/Bacteroidetes ratio in the gut of people with mental issues. People with mental illness has a lower alpha diversity index in their gut in comparison with healthy people (p = 0.002). The beta diversity analysis presented different centroids regarding the mental states statistically measured by the PERMANOVA test (p = 0.032). The best machine learning predictor was Random Forest with an accuracy of 0.62. However, because of we mixed the different mental disorders with a different biological background, probably creating noise, the prediction results of the machine learning algorithms do not have better performances. In conclusion, more efforts are necessary in the use of machine learning algorithms with microbiome information, because of the potential that these methods have in the classification and/or prediction of certain pathologies. Also, higher Firmicutes and lower Bacteroidetes could be risk factor in the occurrence of a mental illness.