We present a labeled large-scale, high resolution chest x-ray dataset for the automated exploration of medical images along with their associated reports. This dataset includes more than 160,000 images obtained from 67,000 patients that were interpreted and reported by radiologists at Hospital San Juan Hospital (Spain) from 2009 to 2017, covering six different position views and additional information on image acquisition and patient demography. The reports were labeled with 174 different radiographic findings, 19 differential diagnoses and 104 anatomic locations organized as a hierarchical taxonomy and mapped onto standard Unified Medical Language System (UMLS) terminology. Of these reports, 27% were manually annotated by trained physicians and the remaining set was labeled using a supervised method based on a recurrent neural network with attention mechanisms. The labels generated were then validated in an independent test set achieving a 0.93 Micro-F1 score. To the best of our knowledge, this is one of the largest public chest x-ray database suitable for training supervised models concerning radiographs, and the first to contain radiographic reports in Spanish. The PadChest dataset can be downloaded from http://bimcv.cipf.es/bimcv-projects/padchest/.

ABSTRACT Abstract Figure Background Age represents a significant risk factor for the development of Alzheimer’s disease (AD); however, recent research has documented an influencing role of sex in several features of AD. Understanding the impact of sex on specific molecular mechanisms associated with AD remains a critical challenge to creating tailored therapeutic interventions. Methods The exploration of the sex-based differential impact on disease (SDID) in AD used a systematic review to first select transcriptomic studies of AD with data regarding sex in the period covering 2002 to 2021 with a focus on the primary brain regions affected by AD - the cortex (CT) and the hippocampus (HP). A differential expression analysis for each study and two tissue-specific meta-analyses were then performed. Focusing on the CT due to the presence of significant SDID-related alterations, a comprehensive functional characterization was conducted: protein-protein network interaction and over-representation analyses to explore biological processes and pathways and a VIPER analysis to estimate transcription factor activity. Results We selected 8 CT and 5 HP studies from the Gene Expression Omnibus (GEO) repository for tissue-specific meta-analyses. We detected 389 significantly altered genes in the SDID comparison in the CT. Generally, female AD patients displayed more affected genes than males; we grouped said genes into six subsets according to their expression profile in female and male AD patients. Only subset I (repressed genes in female AD patients) displayed significant results during functional profiling. Female AD patients demonstrated more significant impairments in biological processes related to the regulation and organization of synapsis and pathways linked to neurotransmitters (glutamate and GABA) and protein folding, Aβ aggregation, and accumulation compared to male AD patients. These findings could partly explain why we observe more pronounced cognitive decline in female AD patients. Finally, we detected 23 transcription factors with different activation patterns according to sex, with some associated with AD for the first time. All results generated during this study are readily available through an open web resource Metafun-AD ( https://bioinfo.cipf.es/metafun-ad/ ). Conclusion Our meta-analyses indicate the existence of differences in AD-related mechanisms in female and male patients. These sex-based differences will represent the basis for new hypotheses and could significantly impact precision medicine and improve diagnosis and clinical outcomes in AD patients. Highlights Female AD patients possess more affected genes than male AD patients. 389 genes from the sex-based differential impact on disease comparison significantly impact the cerebral cortex and suggest a more significant effect on cognitive function in female AD patients. The cluster of repressed genes in female AD patients functionally impacts glutamate and GABA neurotransmitters and Aβ deposition. Female AD patients exhibit several transcription factors with significantly different activity patterns compared to male AD patients. This work includes Metafun-AD, an open and interactive web tool to explore all generated data and results.

Abstract Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) prognosis and treatment response remains devastatingly poor due partly to the highly heterogeneous, aggressive, and immunosuppressive nature of this tumor type. The intricate relationship between stroma, inflammation, and immunity remains vaguely understood in the PDAC microenvironment. Here, we performed a meta-analysis of stroma-, and immune-related gene expression in the PDAC microenvironment to improve disease prognosis and therapeutic development. We selected twenty-one PDAC studies from the Gene Expression Omnibus and ArrayExpress databases, including 922 samples (320 controls and 602 cases). Differential gene enrichment analysis identified 1153 significant dysregulated genes in PDAC patients that contribute to a desmoplastic stroma and an immunosuppressive environment (the hallmarks of PDAC tumors). The results highlighted two gene signatures related to the immune and stromal environments that cluster PDAC patients in high- and low-risk groups, impacting patient stratification and therapeutic decision-making. Moreover, HCP5, SLFN13, IRF9, IFIT2 , and IFI35 immune genes were related to prognosis value in PDAC patients, for the first time. Simple Summary Pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC) is a highly lethal disease with few curative options. Desmoplastic stroma and immune system evasion in PDAC represent challenges to the success of therapeutic strategies that function well in other tumor types. Characterizing the PDAC microenvironment (including the immune environment) remains critical to developing safe and efficient therapies. Here, we present a comprehensive meta-analysis identifying 1153 significantly dysregulated genes, which mainly impact extracellular matrix remodeling and the immune system. We identify two signatures of twenty-eight immune-related genes and eleven stroma-related genes influencing PDAC patient survival. Additionally, five immune genes are associated with PDAC prognosis for the first time.

Abstract One of the major challenges in addressing multiple sclerosis is to understand the progression trajectory of patients. The pathological process evolves from acute phases predominantly driven by inflammation transitioning to progressive profiles where neurodegeneration takes precedence. It remains unresolved why this course is highly heterogeneous among patients. Currently we know that sex variable plays a crucial role in its understanding. Females are 2-3 times more likely to suffer from multiple sclerosis while males’ progression is faster with greater severity. We investigate the potential molecular mechanisms underlying these sex-differential clinical traits analysing transcriptomic data at single cell resolution. 48,919 central nervous system and 336,934 peripheral immune cells, covering the multiple sclerosis spectrum, enabled us to provide the comprehensive landscape of sex differences by cell type. This includes signatures in gene expression patterns, functional profiling, pathways activation and cell-cell communication networks for females, males and their sex-differential profiles. Complete results can be explored in the user-friendly interactive webtool https://bioinfo.cipf.es/cbl-atlas-ms/ . Among these findings, we unveiled that female neurons may exhibit protective mechanisms against excitotoxicity, glial cells dysregulated widely stress response genes in a sex-differential manner, and female oligodendrocytes increase expression of axon-myelin contact genes suggesting strong potential for myelin recovery. In the inflammatory-predominant forms, female immune cells present an inflammatory core driven by the AP-1 transcription factor, while male adaptive immune cells exhibit higher mitochondrial impairment. Conversely, larger differences are reported in CD8+ T cells, with females displaying homeostasis recovery patterns and males exhibiting cytolytic profiles. We consider that the molecular description of sex differences in multiple sclerosis progression may be a valuable resource for prevention and diagnosis through biomarker research and the development of personalised therapeutic strategies.

Abstract Epigenetic changes are involved in the onset and progression of cancer, and the detection of DNA methylation signatures may foster the improvement of diagnosis and prognosis. While the emergence of innovative technologies has fostered numerous studies in breast cancer, many lack statistical power due to the small sample sizes generally involved. In this study, we present a novel meta-analysis that identifies a common pattern of DNA methylation in all breast cancer subtypes. We obtained DNA methylation signatures at the gene and biological function level, identifying those significant groups of genes and functional pathways affected. To achieve this, we conducted a thorough systematic review following PRISMA statement guidelines for the selection of studies on DNA methylation in breast cancer. In total, we gathered four studies (GSE52865, GSE141338, GSE59901 and GSE101443) that were split into 13 comparisons comprising a set of 144 individuals. We discovered that most breast cancer subtypes share a significant deregulation in the immune system and alterations to the cell cycle. This integrative approach combines all available information from public data repositories and possesses greater statistical power than any individual study. Further evaluations of the identified differential biological processes and pathways may support the identification of novel biomarkers and therapeutic targets. Simple summary The identification of DNA methylation patterns in breast cancer represents a potentially valuable approach in defining more accurate diagnoses and treatment options. In this study, we applied a novel methodology that integrates the DNA methylation profiles of all studies available in public repositories via systematic review and meta-analysis. The results provide evidence of a common DNA methylation signature in distinct breast cancer subtypes, which reflects a significant deregulation of the immune system and alterations to the cell cycle. Overall, these results may support the selection of disease/treatment biomarkers and the identification of therapeutic targets.

Abstract Background Schizophrenia is a severe neuropsychiatric disorder characterized by altered perception, mood, and behavior that profoundly impacts patients and society despite its relatively low prevalence. Previous studies have suggested that the dopamine D2 receptor gene and genes involved in glutamatergic neurotransmission, synaptic plasticity, and immune function as genetic risk factors. Sex-based differences also exist in schizophrenia epidemiology, symptomatology and outcomes; however, we lack a transcriptomic profile that considers sex and differentiates specific cerebral regions. Methods We performed a systematic review on bulk RNA-sequencing studies of post-mortem brain samples. Then, we fulfilled differential expression analysis on each study and summarized their results with regions-specific meta-analyses (prefrontal cortex and hippocampus) and a global all-studies meta-analysis. Finally, we used the consensus transcriptomic profiles to functionally characterize the impact of schizophrenia in males and females by protein-protein interaction networks, enriched biological processes and dysregulated transcription factors. Results We discovered the sex-based dysregulation of 265 genes in the prefrontal, 1.414 genes in the hippocampus and 66 genes in the all-studies meta-analyses. The functional characterization of these gene sets unveiled increased processes related to immune response functions in the prefrontal cortex in male and the hippocampus in female schizophrenia patients and the overexpression of genes related to neurotransmission and synapses in the prefrontal cortex of female schizophrenia patients. Considering a meta-analysis of all brain regions available, we encountered the relative overexpression of genes related to synaptic plasticity and transmission in female and the overexpression of genes involved in organizing genetic information and protein folding in male schizophrenia patients. The protein-protein interaction networks and transcription factors activity analyses supported these sex-based profiles. Conclusions Our results report multiple sex-based transcriptomic alterations in specific brain regions of schizophrenia patients, which provides new insight into the role of sex in schizophrenia. Moreover, we unveil a partial overlapping of inflammatory processes in the prefrontal cortex of males and the hippocampus of females. Plain language summary Schizophrenia is a severe neuropsychiatric disorder characterized by altered perception, mood, and behavior that profoundly impacts patients and society. Previous studies have suggested dopamine and glutamate neurotransmission genes, as well as immune function alteration as genetic risk factors. Schizophrenia epidemiology, symptomatology and outcomes are different for women and men, but the biological reason is not understood. Therefore, we reviewed all RNA-sequencing studies of post-mortem brain samples of women and men affected by schizophrenia available. Then, we compared the gene expression on each study for males and females and integrated the results of studies on different regions meta-analyses: prefrontal cortex, hippocampus and all-studies. Finally, we functionally characterize the impact of schizophrenia in males and females by protein-protein interaction networks, enriched biological processes and dysregulated transcription factors. We discovered the sex-based dysregulation of 265 genes in the prefrontal cortex, 1.414 genes in the hippocampus and 66 genes in the all-studies meta-analyses. The functional characterization of these genes unveiled increased immune response functions in the prefrontal cortex in men and the hippocampus in women schizophrenia patients, as well as increased neurotransmission and synapses in the prefrontal cortex of female schizophrenia patients. The protein-protein interaction networks and transcription factors activity analyses supported these sex-based profiles. Our results report multiple transcriptomic alterations in specific brain regions of schizophrenia patients, which provides new insight into the role of sex in schizophrenia. Moreover, we unveil a partial overlapping of inflammatory processes in the prefrontal cortex of males and the hippocampus of females. Highlights The expression of 265 genes is altered in the prefrontal cortex of schizophrenic patients, being overexpressed in females those related to synaptic transmission. In the prefrontal cortex of males, overexpressed genes and overactivated transcription factors are linked to immune response and inflammation. Conversely, genes and transcription factors more activated in the hippocampus of females are related to immune response, whereas those genes more expressed in males are linked to protein processing. The global meta-analysis unveils groups of long non-coding genes and pseudogenes differentially expressed in males and females. The effects of schizophrenia are closely related in the prefrontal cortex of males and the hippocampus of females.

Abstract While sex-based differences in various health scenarios have been thoroughly acknowledged in the literature, we lack a deep analysis of sex as a variable in this context. To fill this knowledge gap, we created MetaFun as an easy-to-use web-based tool to meta-analyze multiple transcriptomic datasets with a sex-based perspective to gain major statistical power and biological soundness. Furthermore, MetaFun can be used to perform case-control meta-analyses, allowing researchers with basic programming skills to access this methodology. Availability and implementation MetaFun is freely available at http://bioinfo.cipf.es/metafun The back end was implemented in R and Java, and the front end was developed using Angular Contact fgarcia@cipf.es , mhidalgo@cipf.es Supplementary information R code available at https://gitlab.com/ubb-cipf/metafunr

Abstract Background Alzheimer’s disease (AD) is the most frequent cause of dementia and its incidence is expected to rise as the life expectancy of the population increases. Sex-based differences in AD development have been described, although there are still uncertainties on the role of biological sex in molecular mechanisms of the disease. The study of sex-specific expression profiles of regulatory elements, such as microRNAs (miRNAs), could contribute to a more accurate diagnosis and treatment of the disease. Methods We conducted a systematic review identifying five studies of microRNA expression in AD that incorporated the biological sex of the samples published in the Gene Expression Omnibus (GEO) repository. Differential expression analyses were performed for each study, considering both disease and biological sex of patients. Subsequently, results were integrated with a meta-analysis methodology. Finally, functional enrichment of the meta-analyses results was performed to establish an association between altered miRNA expression and relevant terms of the Gene Ontology (GO). Results Meta-analyses of miRNAs expression in blood samples revealed 16 and 22 miRNAs altered in females and males, respectively. Moreover, 9 miRNAs were commonly overexpressed in both sexes, unveiling common miRNAs dysregulation profiles. In contrast, functional enrichment revealed sex-differences in biological processes altered. In males, most of the affected processes were related to ubiquitination, regulation of different kinase activities and apoptotic processes; but in females were linked to RNA splicing and translation. Meta-analyses of brain samples also revealed some alterations in miRNAs expression (6 in females and 4 in males). The unique miRNA altered in both sexes (miR-767-5p) was underexpressed in both males and females. Nonetheless, the functional enrichment analysis did not reveal any affected biological process. Conclusions Sex-specific meta-analyses allowed for the detection of differentially expressed miRNAs in females and males. Identification of deregulated miRNAs highlighted the relevance of the sex information in biomedical data. Further studies centered on miRNA regulation should meet criteria for comparability and standardization of information.

Abstract Background As the housekeeping genes (HKG) generally involved in maintaining essential cell functions are typically assumed to exhibit constant expression levels across cell types, they are commonly employed as internal controls in gene expression studies. Nevertheless, HKG may vary gene expression profile according to different variables introducing systematic errors into experimental results. Sex bias can indeed affect expression display, however, up to date, sex has not been typically considered as a biological variable. Methods In this study, we evaluate the expression profiles of six classical housekeeping genes (four metabolic: GAPDH, HPRT, PPIA , and UBC , and two ribosomal: 18S and RPL19 ) to determine expression stability in adipose tissues (AT) of Homo sapiens and Mus musculus and check sex bias and their overall suitability as internal controls. We also assess the expression stability of all genes included in distinct whole-transcriptome microarrays available from the Gene Expression Omnibus database to identify sex-unbiased housekeeping genes (suHKG) suitable for use as internal controls. We perform a novel computational strategy based on meta-analysis techniques to identify any sexual dimorphisms in mRNA expression stability in AT and to properly validate potential candidates. Results Just above half of the considered studies informed properly about the sex of the human samples, however, not enough female mouse samples were found to be included in this analysis. We found differences in the HKG expression stability in humans between female and male samples, with females presenting greater instability. We propose a suHKG signature including experimentally validated classical HKG like PPIA and RPL19 and novel potential markers for human AT and discarding others like the extensively used 18S gene due to a sex-based variability display in adipose tissue. Orthologs have also been assayed and proposed for mouse WAT suHKG signature. All results generated during this study are readily available by accessing an open web resource ( https://bioinfo.cipf.es/metafun-HKG ) for consultation and reuse in further studies. Conclusions This sex-based research proves that certain classical housekeeping genes fail to function adequately as controls when analyzing human adipose tissue considering sex as a variable. We confirm RPL19 and PPIA suitability as sex-unbiased human and mouse housekeeping genes derived from sex-specific expression profiles, and propose new ones such as RPS8 and UBB . Highlights A computational strategy based on massive data analysis revealed that an accurate experimental design for adipose tissue requires the adequate selection of a sex-unbiased housekeeping genes (HKG). The extensively used 18S gene displays sex-based variability in adipose tissue, although PPIA and RPL19 do not, and hence, represent robust HKG. New sex-unbiased human and mouse candidate HKG: RPS8 and UBB. metafun-HKG ( https://bioinfo.cipf.es/metafun-HKG ): a freely available web tool to allow users to review stable expression levels of candidate HKG along the large volume of FAIR data.

Electroencephalography (EEG) is the standard diagnosis method for a wide variety of diseases such as epilepsy, sleep disorders, encephalopathies, and coma, among others. Resting-state functional magnetic resonance (rs-fMRI) is currently a technique used in research in both healthy individuals as well as patients. EEG and fMRI are procedures used to obtain direct and indirect measurements of brain neural activity: EEG measures the electrical activity of the brain using electrodes placed on the scalp, and fMRI detects the changes in blood oxygenation that occur in response to neural activity. EEG has a high temporal resolution and low spatial resolution, while fMRI has high spatial resolution and low temporal resolution. Thus, the combination of EEG with rs-fMRI using different methods could be very useful for research and clinical applications. In this article, we describe and show the results of a new methodology for processing rs-fMRI using seeds positioned according to the 10-10 EEG standard. We analyze the functional connectivity and adjacency matrices obtained using 65 seeds based on 10-10 EEG scheme and 21 seeds based on 10-20 EEG. Connectivity networks are created using each 10-20 EEG seeds and are analyzed by comparisons to the seven networks that have been found in recent studies. The proposed method captures high correlation between contralateral seeds, ipsilateral and contralateral occipital seeds, and some in the frontal lobe.