El descubrimiento de firmas génicas biomarcadoras pronósticas y diagnósticas para enfermedades, como el cáncer, se considera un paso importante hacia una mejor medicina personalizada. Durante la última década, se han propuesto varios métodos, principalmente provenientes del ámbito del aprendizaje automático o estadístico, con ese propósito. Sin embargo, un obstáculo importante para convertir las firmas génicas en una herramienta estándar en el diagnóstico clínico es la baja reproducibilidad típica de estas firmas, combinada con la dificultad de lograr una interpretación biológica clara. Con ese fin, en los últimos años ha habido un creciente interés en enfoques que intentan integrar información de redes de interacción molecular. Aquí revisamos el estado actual de la investigación en este campo, ofreciendo una visión general sobre los enfoques propuestos hasta ahora.