ABSTRACT
Resumen El síndrome urémico hemolítico (SUH) está caracterizado por microangiopatía trombótica, anemia hemolítica, trombocitopenia e insuficiencia renal aguda. Puede causar desde secuelas permanentes hasta muerte, principalmente en niños. En este trabajo, utilizando minería de textos (MT), se analizó el texto explícito e implícito de 16 192 artículos científicos originales sobre SUH indexados en la base de datos de Europe PMC. Los objetivos fueron examinar comportamientos, realizar seguimiento de tendencias, hacer predicciones y cruzar datos con otras fuentes de información. Para el análisis se utilizaron -entre otras herramientas infor máticas- flujos de trabajo (FT) especialmente desarrollados en la plataforma KNIME. La MT sobre las palabras de los resúmenes de las publicaciones permitió: detectar asociaciones no descritas entre eventos relacionados con SUH; extraer información subyacente; hacer agrupamientos temáticos mediante algoritmos no supervisados; realizar predicciones sobre el curso de las investigaciones asociadas al tema. Tanto el abordaje como los FT desarrollados para realizar Ciencia de Datos sobre SUH pueden aplicarse a otros temas biomédicos y a otras bases de datos científicos, permitiendo analizar aspectos relevantes en el campo de la salud humana para me jorar la investigación, la prevención y el tratamiento de múltiples enfermedades.
Abstract Hemolytic uremic syndrome (HUS) is characterized by thrombotic microangiopathy, hemolytic anemia, thrombocytopenia and acute renal failure. It can cause from permanent sequelae to death, mainly in children. In this work, using text mining (TM), we analyzed the explicit and implicit text of 16 192 original scientific articles on HUS indexed in the Europe PMC database. The objectives were to examine behaviors, track trends, and make predictions and cross-check data with other sources of information. For the analysis we used -among other computational tools- specially developed workflows (WF) in the KNIME platform. The TM on the words of the abstracts of the publications made it possible to: detect undescribed associations between events related to HUS; extract underly ing information; make thematic clustering using unsupervised algorithms; make forecasting about the course of research associated with the topic. Both the approach and the WFs developed to perform Data Science on HUS can be applied to other biomedical topics and other scientific databases, making it possible to analyze relevant aspects in the field of human health to improve research, prevention and treatment of multiples diseases.
ABSTRACT
Resumen En el presente trabajo utilizamos la minería de texto como herramienta de tratamiento de una gran base de datos científica, con el objetivo de obtener nueva información de todas las publicaciones firmadas por autores argentinos e indexadas hasta 2019 en el área de las ciencias de la vida. Se analizaron más de 75 000 artículos, publicados en alrededor de 5000 medios, firmados por cerca de 186 000 autores con lugar de trabajo en la Argentina o en colaboraciones con laboratorios argentinos. Mediante herramientas automatizadas, que fueron desarrolladas ad hoc, se analizó el texto de alrededor de 70 800 resúmenes y se buscaron, mediante detección digital no supervisada, los principales temas abordados, su relación con problemáticas de salud en la Argentina y su tratamiento. Se presentan, además, resultados del número de publicaciones por año, las revistas que las publicaron, y sobre sus autores y colaboraciones. Estos resultados, junto con las predicciones que se obtuvieron, podrían constituirse en una herramienta útil para optimizar el manejo de recursos dedicados a la investigación básica y clínica.
Abstract In the present work we use text mining as a treatment tool for a large scientific database, with the aim of obtaining new information about all the publications signed by Argentine authors and indexed until 2019, in the area of life sciences. More than 75 000 articles were analysed, published in around 5000 media, signed by about 186 000 authors with a workplace in Argentina or in collaborations with Argentine laboratories. Using automated tools that were developed ad hoc, the text of around 70 800 abstracts was analysed, seeking, through non-supervised digital detection, the main topics addressed by the authors, and the relationship with health problems in Argentina and their treat ment. Results are also presented regarding the number of publications per year, the journals that have published them, and their authors and collaborations. These results, together with the predictions that were obtained, could become a useful tool to optimize the management of resources dedicated to basic and clinical research.