Este estudio presenta un enfoque estadístico y computacional novedoso que utiliza regresión no paramétrica, el cual capitaliza la estructura de correlación para lidiar con los datos de alta dimensionalidad que se encuentran frecuentemente en farmacogenómica, por ejemplo, en la enfermedad inflamatoria intestinal de Crohn. La correlación empírica entre las estadísticas de prueba, investigada a través de simulación, puede ser utilizada como una estimación del ruido. La distribución teórica de -log(-valor) se utiliza para respaldar la estimación de ese ancho de banda óptimo para el modelo, el cual controla adecuadamente las tasas de error tipo I mientras mantiene un poder razonable. Dos enfoques propuestos, que involucran núcleos normales y Laplace-LD, fueron evaluados mediante un estudio de casos y controles utilizando datos reales de un estudio de asociación a nivel genómico sobre la enfermedad de Crohn. El estudio identificó exitosamente polimorfismos de un solo nucleótido en el gen NOD2 asociados con la enfermedad. El método propuesto reduce la carga computacional en aproximadamente un 33% con un poder razonable, lo que permite un análisis más eficiente y preciso de las variantes genéticas que influyen en las respuestas a los medicamentos. El estudio contribuye al avance de la metodología estadística para analizar datos genéticos complejos y es una ventaja práctica para el desarrollo de la medicina personalizada.