Hannah Carter
La nomination
Membre du programme des chercheurs mondiaux CIFAR-Azrieli 2017-2019
Réseaux Génétiques
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À Propos
Hannah Carter utilise le calcul pour étudier le rôle de la variation génétique dans le cancer aux fins d’applications en médecine de précision.
Elle vise à mieux comprendre comment les variations héréditaires définissent le risque individuel de cancer et comment des mutations de l’ADN associé à des tumeurs influencent les processus biologiques intracellulaires et le comportement cellulaire. Carter a démontré que des mutations acquises dans le génome de tumeurs influencent souvent des interactions spécifiques entre protéines. En outre, elle a découvert de nouvelles façons par lesquelles le génome héréditaire influence la probabilité qu’un gène cancéreux particulier développe une mutation pendant le développement de la tumeur. Dans l’un de ses projets actuels, elle a recours à la modélisation statistique pour analyser dans quelle mesure le système immunitaire héréditaire contribue aux différences dans la prédisposition au cancer et l’issue de la maladie. Un autre projet utilise des techniques de modélisation graphique pour étudier les conséquences combinées de mutations cancéreuses.
Prix
- Prix de jeune diplômé exceptionnel, Université Johns Hopkins, 2015
- Early Independence Award du directeur des NIH, 2013
- Chercheuse Siebel, 2012
- Bourse de recherche NDSEG, 2008
- Prix d’études supérieures exceptionnelles Samuel T. Fife, 2005
Publications Pertinentes
- Marty, R. et coll. « MHC-I genotype restricts the oncogenic mutational landscape. » Cell 171, no 6 (novembre 2017): 1272–1283.
- Carter, H. et coll. « Interaction Landscape of Inherited Polymorphisms with Somatic Events in Cancer. » Cancer Discov. 7, no 4 (avril 2017): 410–23.
- Engin, B., J. Kreisberg et H. Carter. « Structure-based Analysis Reveals Cancer Missense Mutations Target Protein Interaction Interfaces. » PLoS One 4, no 11 (avril 2016): e0152929.
- Engin, B., M. Hofree et H. Carter. « Identifying Mutation-Specific Cancer Pathways Using a Structurally Resolved Protein Interaction Network. » Pac Symp Biocomput. 20 (2015): 84–95.
- Carter, H. et coll. « Cancer-specific high-throughput annotation of somatic mutations: computational prediction of driver missense mutations. » Cancer Res 69, no 6660 (août 2009).