La mayoría de los mecanismos biológicos involucran más de un tipo de biomolécula, y por lo tanto operan no solo a nivel de genoma, transcriptoma, proteoma, metaboloma o ionoma. Los conjuntos de datos resultantes del análisis de un soloicico están aumentando rápidamente en rendimiento y calidad, lo que hace que los estudios multi omicos sean factibles. Estos deberían ofrecer una visión general completa, estructurada e interactiva de un mecanismo biológico. Sin embargo, la combinación de conjuntos de datos singleicos únicos de una manera significativa ha demostrado ser un desafío hasta ahora, y el descubrimiento de nueva información biológica está a la zaga de las expectativas. Una de las razones es que los experimentos realizados en diferentes laboratorios normalmente no se pueden combinar sin restricciones. En segundo lugar, la interpretación de conjuntos de datos multiicicos representa un desafío significativo por naturaleza, ya que los conjuntos de datos biológicos son heterogéneos no solo por razones técnicas, sino también por razones biológicas, químicas y físicas. Aquí, la teoría de redes multicapa y los métodos de inteligencia artificial podrían contribuir a resolver estos problemas. Sin embargo, para la aplicación eficiente del aprendizaje automático, los conjuntos de datos biológicos deben ser más sistemáticos, más precisos y mucho más grandes. Concluimos nuestra revisión con pautas básicas para la puesta en marcha exitosa de un experimento multiicico.