[ca] A tot el món, la prevalença de l'obesitat ha aconseguit proporcions epidèmiques. L'epidèmia mundial d'obesitat continua el seu implacable avanç, afectant actualment més de 2.000 milions de persones. En l'última dècada, 227 variants genètiques implicades en diferents vies biològiques i la distorsió de l'equilibri microbià normal s'han associat amb l'obesitat i altres malalties metabòliques. Es van aplicar tècniques de mineria de textos a partir de la literatura biomèdica, concretament dels resums de PubMed, per a desenvolupar una aplicació web interactiva, METAVOLIKOS, per a estudiar la relació dels gens i el microbioma intestinal en pacients amb obesitat i altres malalties metabòliques. Concretament, es va estudiar la relació entre els termes mitjançant l'anàlisi semàntica latent i la posterior similitud del cosinus. El pipeline de treball s'integrarà en el desenvolupament de l'aplicació web utilitzant el paquet Shiny de R. S'ha inferit una relació a partir de publicacions sobre malalties metabòliques en les quals no necessàriament s'inclouen articles que incloguin el terme Obesitat o explícitament el gen o el bacteri relacionats. Així, aquest treball mostra com l'anàlisi semàntica latent pot llançar llum per a crear noves hipòtesis de recerca. Els dos principals gens ja relacionats amb diferents malalties metabòliques van ser TG i HR. A més, els gens RBP4 i TF es van presentar com potencialment relacionats amb l'obesitat i són bons candidats per a estudiar la seva relació en pacients amb obesitat. La població de bacteris més relacionada amb l'obesitat i altres malalties metabòliques relacionades són els lactobacilos, els bacterioides i els firmicutes. METAVOLIKOS és una aplicació de mineria de textos fàcilment adaptable i utilitzable pels científics de laboratori, que inspira el desenvolupament de noves línies de recerca.

[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.