Biografia

Colin Wilson é professor do Departamento de Radiologia da UNM e Diretor do Laboratório de Processamento de Imagens em Radiologia (RIPL). Colin recebeu seu BA em Química pela University of Delaware em 2006 e passou vários anos no NIH Imaging Probe Development Center, onde sintetizou e caracterizou agentes de imagem (MRI / PET / CT / Optical) para a comunidade intramural do NIH. Ele completou um MA em Bioimagem na Escola de Medicina da Universidade de Boston em 2011, que incluiu uma tese de pesquisa em PET / CT clínico sob a supervisão de Rathan Subramaniam MD PhD. Ele posteriormente se juntou à equipe de pesquisa do Grupo de Pesquisa Hooker no MGH Martinos Center for Biomedical Imaging. Lá, ele recebeu treinamento na síntese e avaliação de novos neurotracers enquanto conduzia estudos de neuroimagem em roedores, humanos e primatas não humanos. Em 2013, ele ingressou no Centro de Neurociência e Medicina Regenerativa (CNRM) da Uniformed Services University of Health Sciences como Research Advisor para a divisão PET / CT de seu Translational Imaging Facility. Seu tempo no CNRM foi dedicado à criação de protocolos de imagem e métodos de processamento de imagem multimodal para estudar modelos pré-clínicos de lesão cerebral traumática. Desde que se tornou membro do corpo docente de Radiologia da UNM em 2016, ele supervisionou o desenvolvimento de um laboratório focado em processamento de imagem e impressão 3D para pesquisas pré-clínicas e clínicas. Ele também fornece suporte para imagens quantitativas, radiômica / IA e aplicações clínicas dentro do departamento.

Áreas de especialidade

Especialização #1 Processamento de Imagens Médicas
Especialização #2 Imagem Molecular

Estudos

A pesquisa de Colin Wilson concentra-se na aplicação de imagens quantitativas e técnicas de processamento de imagens para o estudo não invasivo de processos biológicos e doenças in vivo. Ele está particularmente interessado no uso de neuroimagem para sondar eventos moleculares e celulares no cérebro e na tradução dessas ferramentas de pequenos modelos animais para seres humanos. Sob a orientação de Reed Selwyn PhD, ele utilizou abordagens de imagens multimodais para estudar várias condições e doenças, desde lesão cerebral traumática leve a câncer.

Pesquisa e bolsa de estudos

Divani AA, Salazar P, Ikram HA, Taylor E, Wilson CM, Yang Y, Mahmoudi J, Seletska A, SantaCruz KS, Torbey M, Liebler E, Bragina OA, Morton R, Bragin DE. A estimulação não invasiva do nervo vago melhora o volume da lesão cerebral e os resultados neurocomportamentais em um modelo de rato com lesão cerebral traumática. J Neurotrauma. 2023 de março de 3. doi: 10.1089/neu.2022.0153.

Taylor EN, Wilson CM, Franco S, De May H, Medina LY, Yang Y, Flores EB, Bartee E, Selwyn RG, Serda RE. Monitoramento de respostas terapêuticas à imunoterapia de células de câncer silicificadas usando PET/MRI em um modelo de camundongo com câncer de ovário disseminado. Int J Mol Sci. 2022 de setembro de 10;23(18):10525. doi: 10.3390/ijms231810525

McIlwrath SL, Montera MA, Gott KM, Yang Y, Wilson CM, Selwyn R, Westlund KN. A ressonância magnética aprimorada com manganês revela mudanças nos circuitos de ansiedade e aversão do cérebro em ratos com dor neuropática crônica e comportamentos semelhantes à ansiedade. Neuroimagem. 2020 de setembro de 6;223:117343. doi: 10.1016/j.neuroimage.2020.117343.

Maphis NM, Peabody J, Crossey E, Jiang S, Jamaleddin Ahmad FA, Alvarez M, Mansoor SK, Yaney A, Yang Y, Sillerud LO, Wilson CM, Selwyn R, Brigman JL, Cannon JL, Peabody DS, Chackerian B, Bhaskar A vacina baseada em partículas semelhantes a vírus K. Qß induz uma imunidade robusta e protege contra a tauopatia. Vacinas NPJ. 2019 de junho de 3;4:26. doi: 10.1038/s41541-019-0118-4.

Brocato TA, Brown-Glaberman U, Wang Z, Selwyn RG, Wilson CM, Wyckoff EF, Lomo LC, Saline JL, Hooda-Nehra A, Pasqualini R, Arap W, Brinker CJ, Cristini V. Previsão da resposta do câncer de mama à quimioterapia neoadjuvante com base nas características vasculares do tumor em biópsias por agulha. JCI Insight. 2019 de março de 5;5(8):e126518. doi: 10.1172/jci.insight.126518.