Morgan Craig
- Professeure adjointe
-
Faculté des arts et des sciences - Département de mathématiques et de statistique
André-Aisenstadt, local 5243
Portrait
Expertise de recherche
De manière générale, la recherche de Morgan Craig se porte sur la médicine quantitative qui se situe à l'interface des mathématiques, de la biologie, et de la médecine. L'objectif principal de sa recherche est d’aborder des questions biologiques de grande importance médicale dans une optique d’optimiser les stratégies thérapeutiques de diverses maladies en décortiquant les mécanismes pathophysiologiques de ces pathologies. Son groupe travaille présentement à comprendre les dynamiques hématopoïétiques pré-leucémiques, sur la disposition des antirétroviraux dans le corps et particulièrement dans les réservoirs, ainsi que leur impact sur le traitement du VIH, et à quantifier/prédire l’impact de l’hétérogénéité sur la résistance aux médicaments et le succès thérapeutique dans le contexte du glioblastome, le mélanome, et le cancer du poumon non à petites cellules. La recherche de Dre. Craig est hautement multidisciplinaire et est menée en étroite collaboration avec des expérimentalistes et cliniciens.
Biographie
Adjunct Professor
Department of Physiology
McGill University, Montréal, QC
Postdoctoral Research Fellow, 2016-2018
Organismic and Evolutionary Biology
Harvard University, Cambridge, MA
Université de Montréal, Montréal, QC Canada
Ph.D. (Sciences pharmaceutiques), 2016
Titre : Improving the use of G-CSF during chemotherapy using physiological
mathematical modelling: a quantitative systems pharmacology approach
Directeurs de recherche: Fahima Nekka (Université de Montréal), Michael C Mackey (McGill University)
University of Manitoba, Winnipeg, MB Canada
M.Sc. (Mathematics), 2011
Titre : Incorporating stochastic influences in assembly models: application to intermediate filament polymerisation
Directeur de recherche : Stéphanie Portet (University of Manitoba)
Collège universitaire de Saint-Boniface, Winnipeg, MB Canada
B.Sc. (Mathématiques et Chimie), 2006
Prix et distinctions
- Lee A. Segal Prize for Best Student Paper in the Bulletin of Mathematical Biology, awarded by the Society for Mathematical Biology (2018).
Affiliations et responsabilités
Affiliations de recherche
Unités de recherche
Membre
Titres professionnels et autres affiliations
Titres : corporations et organismes professionnels
Enseignement et encadrement
Enseignement
Cours siglés (session en cours uniquement)
Programmes
Encadrement
Thèses et mémoires dirigés (dépôt institutionnel Papyrus)
Mixed effects modelling for biological systems
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Optimizing doxorubicin-G-CSF chemotherapy regimens for the treatment of triple-negative breast cancer
Cycle : Maîtrise
Diplôme obtenu : M. Sc.
Projets
Projets de recherche
Centre de recherches mathématiques (CRM)
Centre de recherches mathématiques (CRM)
Plasmonic optophysiology optogenetics
La médecine quantitative au service de la personnalisation thérapeutique en oncologie
La médecine quantitative au service de la personnalisation thérapeutique en oncologie
Characterization of disrupted hematopoiesis by mathematical modelling
Characterization of disrupted hematopoiesis by mathematical modelling
One Health Modelling Network for Emerging Infections (OMNI)/RÉseau UNe seule santé sur la modélisation des InfectionS (REUNIS)
One Health Modelling Network for Emerging Infections
La médecine quantitative au service de la personnalisation thérapeutique en oncologie
Réseau Québécois de Recherche sur les Médicaments (RQRM) / Integrated quantitative approach to novel targets in triple negative breast cancer.
La médecine quantitative en appui à la personnalisation des thérapies.
Supplément COVID-19 CRSNG_Characterization of disrupted hematopoiesis by mathematical modelling
Quantitative Approaches to Understand Differential Immune Responses in COVID-19
Rayonnement
Publications et communications
Publications
1. T. Cassidy, M. Craig. Determinants of combination GM-CSF immunotherapy and oncolytic virotherapy success identified through in silico treatment personalization. Submitted to: PLOS Computational Biology, Special Issue on Targeted Anticancer Therapies and Precision Medicine in Cancer. 2019 (in print).
2. M. Craig, K. Kaveh, S. Chen, E. Eton, A. Dhawan, D. Goldman, A. Kazuya, M. Rahman, M.A. Nowak, A. Goldman. Cooperative adaptation to therapy (CAT) confers resistance in heterogeneous tumors. PLOS Computational Biology 15(8):e1007278. 2019. Journal cover (August 2019).
3. T. Cassidy, M. Craig, A.R. Humphries (2019). Equivalences between age structured models and state dependent distributed delay differential equations. Mathematical Biosciences and Engineering16(5):5419-5450. 2019.
4. N. Pillai, M. Craig, A. Dokoumetzidis, S.L. Schwartz, R. Bies, I. Freedman. Chaos synchronization and Nelder-Mead search for parameter estimation in nonlinear pharmacological systems: Estimating tumor antigenicity in a model of immunotherapy. Progress in Biophysics and Molecular Biology, 139:29-30. 2018.
5. A.R. Kirtane, O. Abouzid, D. Minaham, T. Bensel, A.L. Hill, C. Selinger, A. Bershteyn, S.S. Mo, M. Craig, H. Mazdiyasni, C. Cleveland, J. Rogner, Y-A. Lee, L. Booth, F. Javid, T. Grant, A.M. Bellinger, B. Nikolic, A. Hayward, L. Wood, P.A. Eckhoff, M. A. Nowak, R. Langer, and G. Traverso. Development of an oral once-weekly drug delivery system for HIV antiretroviral therapy. Nature Communications, 9(1):pp. 12. 2018.
6. Transit and lifespan in neutrophil production: implications for drug intervention. Journal of Pharmacokinetics and Pharmacodynamics, 45(1):59-77. 2018. [*=Co-first authors]
7. G.P. Langlois, M Craig, A.R. Humphries, M.C. Mackey, J.M. Mahaffy, J. Bélair, T. Moulin, S.R. Sinclair, and L. Wang. 2017. Normal and pathological dynamics of platelets in humans. Journal of Mathematical Biology, 75(6-7):1141-1462. 2018.
8. M. Craig. Towards quantitative systems pharmacology models of chemotherapy-induced neutropenia. CPT: Pharmacometrics & Systems Pharmacology, 6(5):293-304. 2017.
9. M. Craig, A.R. Humphries, and M.C. Mackey. An upper bound for the half-removal time of neutrophils from the blood. Blood, 128(15):1989-1991. 2016.
10. M. Craig, M. González-Sales, J. Li, and F. Nekka. Approaching pharmacometrics as a paleontologist would: Recovering the links between drugs and the body through reconstruction. CPT: Pharmacometrics & Systems Pharmacology, 5(3):158-160. 2016.
11. M. Craig, A.R. Humphries, and M.C. Mackey. A Mathematical model of granulopoiesis incorporating the negative feedback dynamics and kinetics of G-CSF/neutrophil binding and internalization. Bulletin of Mathematical Biology, 78(12):2304-2357. 2016.
12. M. Craig, M. González-Sales, J. Li, and F. Nekka. Impact of pharmacokinetic variability on a mechanistic physiological pharmacokinetic/pharmacodynamic model: a case study of neutrophil development, PM00104, and filgrastim. In Mathematical Sciences with Multidisciplinary Applications, edited by B. Toni, p. 91-112. New York: Springer Science + Business Media. 2016.
13. M. Craig, A.R. Humphries, F. Nekka, J. Bélair, J. Li, and M.C. Mackey. Neutrophil dynamics during concurrent chemotherapy and G-CSF administration: mathematical modelling guides dose optimisation to minimise neutropenia. Journal of Theoretical Biology, 385:77-89. 2015.
Disciplines
- Mathématiques appliquées
- Physiologie
- Pharmacie
Champ d’expertise
- Modélisation et simulation
- Médiateurs immunologiques: cytokines et chimiokines
- Leucocytes
- Cellules souches et organogénèse
- Pathologies
- Système immunitaire
- Plaquettes
- Équations différentielles
- Signalisation cellulaire (santé circulatoire et respiratoire)
- Signalisation cellulaire et maladies infectieuses et immunitaires
- SIDA / VIH
- Antiviraux
- Chimiothérapie
- Immunothérapie
- Apoptose et cancer
- Cancer du sang
- Infections virales
- Infections bactériennes
- Métabolisme des médicaments
- Maladies infectieuses
- Physiologie
- Signalisation cellulaire et cancer
- COVID-19
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