El tratamiento de graves trastornos neurológicos, ligados a parálisis en el habla y otros problemas de comunicación, podría ser más sencillo y eficaz gracias a un nuevo software que permite diseñar interfaces cerebro-ordenador totalmente personalizadas, uniendo bloques en una pantalla y sin requerir complejas programaciones o dominio de códigos informáticos.
Hasta el momento, el diseño de interfaces cerebro-ordenador (BCI) exige combinar profundos conocimientos neurológicos con un manejo especializado en códigos de programación, siendo esta característica uno de los principales cuellos de botella para una mayor popularización de esta alternativa en tratamientos y terapias.
Como unir piezas de LEGO
Ahora, un nuevo software promete que cualquier neurocientífico pueda diseñar estas interfaces con la simpleza de construir con LEGO y sin saber de codificación o programación. De acuerdo a un estudio publicado en la revista PLoS One, PyNoetic es un nuevo marco de trabajo en Python que propone convertir el diseño de interfaces cerebro-ordenador en un proceso visual, modular y accesible.
La investigación detrás de PyNoetic, liderada por científicos del Instituto Thapar de Ingeniería y Tecnología, en la India, describe una plataforma de código abierto que cubre todo el flujo de trabajo de una BCI basada en electroencefalografía (EEG): desde la generación de estímulos y la adquisición de datos hasta el preprocesamiento, la extracción de características, la clasificación y la simulación en tiempo real.
Los autores subrayan que la novedad principal es una interfaz gráfica con una función de diagrama de flujo: el investigador arrastra bloques funcionales, como filtrado, selección de canales o modelos de aprendizaje automático, y los conecta hasta formar una “receta” personalizada y crear la interfaz cerebro-ordenador específica para cada paciente.
Herramientas personalizadas
El objetivo es derribar dos barreras históricas que limitan el desarrollo de estas interfaces. Por un lado, la alta especialización técnica y la necesidad de combinar múltiples herramientas y librerías y, por otro lado, la falta de flexibilidad etapa por etapa que dificulta crear soluciones rápidas adaptadas a pacientes o experimentos concretos. PyNoetic apuesta por una solución «todo en uno» que permita tanto el uso sin código como la integración sencilla de algoritmos personalizados para expertos.
Referencia
PyNoetic: A modular python framework for no-code development of EEG brain-computer interfaces. Gursimran Singh et al. PLoS One (2025). DOI:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0327791
Según un artículo publicado en Medical Xpress, gracias a los módulos intercambiables y parámetros ajustables, los equipos de investigación pueden probar combinaciones y afinar sistemas para usuarios con diversas neurofisiologías. Se trata de un requisito de gran importancia en BCI, donde una solución “universal” no es factible: pocas veces esos equipos funcionan igual para distintas personas.
Si herramientas como PyNoetic se popularizan entre los investigadores, será posible acelerar ensayos clínicos, prototipos de prótesis controladas por el pensamiento y aplicaciones en realidad virtual o telecomando robótico. Sin embargo, hay algunas limitaciones a superar, como por ejemplo las cuestiones éticas y de privacidad asociadas a tecnologías que leen la actividad cerebral.
