个人简介
Steinkamp 在威廉姆斯学院获得生物学和英语学士学位，并获得博士学位。 密歇根大学人类遗传学博士。 她是 UNM 的 Bridget WIlson 博士和 Diane Lidke 博士的博士后研究员，在那里她研究了癌症中 ErbB 受体的相互作用。 作为研究助理教授，她参与了 UNM 时空建模中心，担任外展主任。 她目前是病理学系助理教授和 UNM 综合癌症中心动物模型共享资源主任。
个人陈述信 （Personal Statement）
我是 UNM 病理学助理教授和 UNM 综合癌症中心 (UNMCCC) 的新研究员成员以及 UNMCCC 动物模型共享资源的教员主任。 我在卵巢癌 PDX 模型的建立和传代以及将用于该试点项目的人源化小鼠模型表征方面拥有专业知识。 我的研究兴趣在于了解复杂的 ErbB 受体相互作用如何促进癌症中的细胞生长和存活。 测试抗 ErbB 疗法对卵巢癌治疗的功效激发了我对肿瘤微环境以及免疫细胞如何影响对癌症疗法的反应的兴趣。 虽然关于肿瘤细胞对体外治疗的反应有很多了解，但这些反应与临床试验中看到的反应之间往往存在差异。 大部分差异来自肿瘤群体的异质性和肿瘤微环境的复杂性。 能够开始理解这种复杂性的模型对于转化研究极为重要。 我正在使用播散性卵巢癌的小鼠模型来研究腹膜环境中的卵巢肿瘤，以了解对抗 ErbB 疗法的直接信号反应以及对免疫疗法的免疫反应。 我使用全动物生物发光成像来评估腹膜肿瘤负荷，并使用双光子显微镜观察荧光标记疗法的渗透。 为了检查患者对治疗的异质性，我开发了患者来源的异种移植物 (PDX) 模型，该模型来自肿瘤细胞减灭术期间从卵巢癌患者的恶性腹水中分离出的原发球体。 目前，我们已经开发了八种 PDX 模型，可用于检查腹膜腔内的传播和新疗法的临床前测试。 我们还开始在人源化模型中测试 PDX 肿瘤的发展。 通过 UNM 时空建模中心与临床医生和数学建模者的成功合作导致创建了 3D 卵巢癌球体模拟，我们已使用该模拟来优化向腹膜卵巢肿瘤的药物输送。 这些跨学科团队通过加深我们对卵巢癌转移性扩散的理解来激发我们的临床前研究，并为我们寻找针对这种疾病的新疗法提供信息。
专业领域
癌症生物学
卵巢癌
受体酪氨酸激酶
患者来源的异种移植物
人性化小鼠模型
成就与奖项
Kiernan 奖学金，威廉姆斯学院，1994-1998
学术卓越奖，人类遗传学系，2003
ADVANCE Elizabeth Caroline Crosby 研究奖，2006 年
2007 年女性内分泌学摘要奖
内分泌学会旅游奖，2007
2008 年罗伯特和珍妮特米勒泌尿系统癌症研究奖
性别
女性
语言
- 英语
课程教授
Steinkamp 经营着 Signal Transduction、Adhesion 和 Trafficking Journal Club，讨论当前与细胞生物学相关的高影响力论文。
研究与奖学金
为了在体内测试抗 ErbB 疗法，我们从充分表征的人类卵巢癌细胞系和原发性患者球体中开发了播散性卵巢癌的原位小鼠模型。 我们之前的工作使用了源自恶性腹水的过度表达 ErbB3 的 SKOV2.ip 细胞系。 如果体内实验和计算模型相结合，我们开发了 3-D 卵巢肿瘤模型，我们用该模型来模拟腹膜肿瘤的药物输送。 从原发性卵巢肿瘤中量化血管密度并包含在我们的模型中。 预计递送途径（静脉内与腹膜内）对药物渗透到微观肿瘤中具有很大影响，IP 递送显着提高了顺铂等小分子化学疗法和治疗性抗体的渗透。 这项与计算建模师 K. Kanigel Winner 合作的跨学科工作产生了两篇共享的第一作者出版物。
Kanigel Winner, K.*, MP Steinkamp*, RJ Lee, M. Swat, CY Muller, ME Moses, Y. Jiang, BS Wilson (2016)。 用于治疗播散性卵巢癌的药物递送路径的空间建模。 癌症水库。 76:1320-34。 *共享第一作者。 PMID: 26719526
Davies S.、A. Holmes、L. Lomo、MP Steinkamp、H. Kang、CY Muller 和 BS Wilson。 (2014) ErbB3、ErbB4 和 MET 表达在卵巢癌中的高发病率。 Int J Gynecol Pathol 33：402-410。 PMID: 24901400
Steinkamp MP*、KK Winner*、S. Davies、CY Muller、Y. Zhang、RM Hoffman、A. Shirinifard、M. Moses、Y. Jiang 和 BS Wilson。 (2013) 卵巢肿瘤附着、侵袭和血管形成反映了腹膜中独特的微环境：异种移植物和数学模型的见解。 Front Oncol 3: 97. *共享第一作者 PMCID:PMC3656359