[en] Worldwide, the prevalence of obesity has reached epidemic proportions. The global obesity epidemic continues its relentless advance, currently affecting >2 billion people. Over the last decade, 227 genetic variants involved in different biological pathways and distortion of the normal microbial balance have been associated with obesity and other metabolic diseases. Text mining techniques were applied from the biomedical literature, specifically PubMed abstracts, in order to develop an interactive web application, METAVOLIKOS, to study the relationship of genes and intestinal microbiome in patients with obesity and other metabolic diseases. Concretely, the relationship between terms was studied through latent semantic analysis and subsequent cosine similarity. The work pipeline will be integrated into the development of the web application using the Shiny package of R. A relationship has been inferred from publications on metabolic diseases where articles that include the term ¿Obesity¿ or explicitly the related gene or bacteria are not necessarily included. So, this work shows how latent semantic analysis can shed light to create new research hypotheses. The main two genes already related with different metabolic diseases were TG and HR. Moreover, genes RBP4 and TF were presented as potentially related with obesity and are good candidates to study their relation in patients with obesity. Most related bacteria population with obesity and others related metabolic diseases are lactobacillus, bacterioides and firmicutes. METAVOLIKOS is a text mining application that is easily adaptable and usable by bench scientists, which inspires to develop new research lines.

[es] En todo el mundo, la prevalencia de la obesidad ha alcanzado proporciones epidémicas. La epidemia mundial de obesidad continúa su implacable avance, afectando actualmente a más de 2.000 millones de personas. En la última década, 227 variantes genéticas implicadas en diferentes vías biológicas y la distorsión del equilibrio microbiano normal se han asociado con la obesidad y otras enfermedades metabólicas. Se aplicaron técnicas de minería de textos a partir de la literatura biomédica, concretamente de los resúmenes de PubMed, para desarrollar una aplicación web interactiva, METAVOLIKOS, para estudiar la relación de los genes y el microbioma intestinal en pacientes con obesidad y otras enfermedades metabólicas. Concretamente, se estudió la relación entre los términos mediante el análisis semántico latente y la posterior similitud del coseno. El pipeline de trabajo se integrará en el desarrollo de la aplicación web utilizando el paquete Shiny de R. Se ha inferido una relación a partir de publicaciones sobre enfermedades metabólicas en las que no necesariamente se incluyen artículos que incluyan el término ¿Obesidad¿ o explícitamente el gen o la bacteria relacionados. Así, este trabajo muestra cómo el análisis semántico latente puede arrojar luz para crear nuevas hipótesis de investigación. Los dos principales genes ya relacionados con diferentes enfermedades metabólicas fueron TG y HR. Además, los genes RBP4 y TF se presentaron como potencialmente relacionados con la obesidad y son buenos candidatos para estudiar su relación en pacientes con obesidad. La población de bacterias más relacionada con la obesidad y otras enfermedades metabólicas relacionadas son los lactobacilos, los bacterioides y los firmicutes. METAVOLIKOS es una aplicación de minería de textos fácilmente adaptable y utilizable por los científicos de laboratorio, que inspira el desarrollo de nuevas líneas de investigación.