Los diseños de los proyectos de investigación que tratan de identificar las causas de obesidad, no se han enfrentado a un análisis exhaustivo de la interacción de los factores ambientales de riesgo sugeridos, y el componente genético heterogéneo y complejo que los mejores meta análisis han ido concluyendo. Aunque el conjunto de los estudios de asociación de genoma completo (GWAS) publicados, han asociado más de 50 polimorfismos frecuentes a un mayor índice de masa corporal y a rasgos relacionados con obesidad, los resultados, aunque valiosos, han sido producto de una inversión desmedida y que no se ha correspondido con la identificación definitiva de los principales genes y variantes genéticas de riesgo. El objetivo es describir la base molecular de una parte representativa del 40 al 70% del riesgo atribuible a causas heredables y transmisibles. Tanto alelos de baja frecuencia como variantes de número de copias (CNV), podrían contribuir a la evidente agregación familiar asociada a la obesidad, las cuales no han sido detectadas con los estudios diseñados con GWAS, ni con las estrategias de estudios genéticos indirectos diseñados a partir de sus resultados. Las técnicas de secuenciación masiva (NGS), unidas a una selección exhaustiva de los pacientes y la destreza del aprovechamiento de la información contenida en bases de datos de eQTL, permitirá generar datos genómicos de gran interés. Sus resultados definirán el abordaje final de la enfermedad mediante estudios metabolómicos y proteómicos, evaluando su potencial para reclasificar el síntoma ""sobrepeso"" y para detectar marcadores que optimicen su manejo clínico. El conjunto de datos recogidos de las diferentes tecnologías genómicas, la gran cantidad de datos clínicos y fenotípicos con que se cuenta en cada caso en información de su genealogía, serán integrados en las nuevas herramientas que pretenden su interpretación y cruce de información con los sistemas biológicos con los que se ha relacionado la obesidad.

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Acción Estratégica en Salud (AES)