ZMT、TI Solutions、IT’IS Foundationが「2026年ニューヨーク・ニューロモジュレーション会議」に出展

2026年7月7日

ZMT ZurichMedTechおよびZ43のパートナーであるTI SolutionsとIT’IS財団は、2026年7月30日から8月3日まで米国ニューヨーク市で開催される「2026 NYCニューロモジュレーション・カンファレンス」のプラチナスポンサーとなることを大変嬉しく思います。 ぜひご参加いただき、ニューロモジュレーションおよびシミュレーションツールの最新動向を探求し、インシリコ研究開発が医療技術の開発にどのような変革をもたらしているかを学び、IT’IS財団の専門家から最新の科学的成果についてお聞きください。

ブース番号14

ブース番号14にて、

• 社製「Temporal Interference Brain Stimulator for Research（TIBS-R V3.4）」ニューロモジュレーションデバイスの最新バージョン のデモンストレーションをぜひご覧ください。本製品には、機能的MRI（fMRI）検査中に時間干渉（TI）刺激を安全に実施するための、3.0Tおよび7.0T磁気共鳴画像法（MRI）用フィルターソリューションが新たに追加されました。
• 個別化された刺激モデリングのための更新版「Temporal Interference Planning（TIP V5.2）」ツール 。このツールは、サロゲートモデルベースのオプティマイザー（SuMo）、プライバシーを最優先としたローカルな個別化、Sim4Lifeワークベンチへの完全なアクセス、および高速な最適化機能を備えています
• Sim4Lifeのインシリコモデリングは 、高精度で患者固有の神経刺激およびセンシング、ならびにデバイス革新に不可欠なツールです
• Sim4Lifeに統合されたワークフローにより、設計の複雑性を管理し、研究開発の時間とコストを削減するために、すべての主要タスクを効率化
• BraiNN– 脳波データに基づく状態認識型ニューロモジュレーションを新たな次元へと引き上げる、個別化された全脳ネットワークモデリングのための当社の革新的なソリューション。グラフィックス処理ユニット（GPU）によって処理が高速化されています

当社の成功事例は、IT’ISのカスタマイズ型研究サービスが、技術および製品の研究開発をいかに推進しているかを示しています：

• プロトタイピング費用の削減に向けた技術性能の評価と最適化
• 安全性および有効性に関するインシリコ規制エビデンスを作成
• 動物実験からヒト臨床試験への移行に向けた準備と円滑化

ワークショップ＆ポスター発表

TI SolutionsおよびZMTが主催する「標的を絞った時間的干渉に向けたニューロモジュレーション研究ソリューションの進展」をテーマとした朝食ワークショップにぜひご参加ください。

7月31日（金）
午前8:00 – 8:15
IT’IS TIプランニング：TIPの過去、現在、そして未来。
エスラ・ノイフェルド
午前8:15 – 8:30
投与量からダイナミクスへ：ニューロモジュレーションに対する被験者固有のEEG反応を予測するためのインシリコ・パイプライン構築の基礎。
テイラー・ニュートン
午前8:30 – 8:45
7T MRIにおけるTIBS-Rの活用――技術解説とユーザー体験
イネス・ヴィオランテ、ステファン・ビールリ

会議期間中、IT’IS財団の専門家による口頭発表およびポスター発表をお見逃しなく：

7月30日（木）午前10:55 – 11:25、計算神経モジュレーション・ワークショップ
高精度非侵襲的脳刺激
エスラ・ノイフェルド
7月31日（金）午後1時55分～2時10分、カンファレンス・セッション7「ニューロモジュレーションの新たな生物物理学（および展望）」
TIの新たな生物物理学
エスラ・ノイフェルド
8月1日（土）午前9時30分～9時45分、有限要素法を超えて：高解像度脳刺激、脳波記録、および細胞スケールモデリングのための高速多極法
ECT/TESにおける正確な深部脳電場予測：BEM-FMMが重要な理由
G. ノエッチャー、E. ノイフェルド、A. カッサーラ、B. ロイド、H. ルー、Zhi-De Deng

ポスター発表

深睡眠の計算モデルにおける視床への時間的干渉刺激による、徐波とスピンドルの結合の増強
J. Tharayil、V. Garvalov、T. Newton、N. Kuster、および E. Neufeld

弱い電界下における皮質ネットワークの創発的集団ダイナミクスと同期
E. Habek、J. Tharayil、T. Newton、N. Kuster、および E. Neufeld

閉ループ神経調節のための状態認識指標：コヒーレンス機能的接続性とリーマン主成分分析を用いた睡眠ダイナミクスの追跡
A. Mancoo、M. Morvan、T. Newton、N. Kuster、E. Neufeld

BraiNN：臨床的に実現可能な個別化全脳ネットワークモデリングのための最新シミュレータ
A. Fasse、C. Billi、V. Garvalov、M. Morvan、T. Newton、N. Kuster、E. Neufeld

ニューヨークでの有意義な意見交換を楽しみにしています！