El arroz, como cultivo básico que alimenta a una parte significativa de la población mundial, especialmente en los países asiáticos, enfrenta constantes amenazas de diversas enfermedades que ponen en peligro la seguridad alimentaria global. Una comprensión precisa de los mecanismos de resistencia a enfermedades es crucial para desarrollar variedades de arroz resilientes. Los métodos tradicionales de mapeo genético, como el mapeo de QTL, proporcionan valiosos conocimientos sobre la base genética de las enfermedades. Sin embargo, la naturaleza compleja de las enfermedades del arroz exige un enfoque holístico para obtener un conocimiento preciso de ellas. Las tecnologías ómicas, que incluyen la genómica, la transcriptómica, la proteómica y la metabolómica, permiten un análisis integral de las moléculas biológicas, descubriendo interacciones moleculares intrincadas dentro de la planta de arroz. La integración de diversas técnicas de mapeo utilizando datos multi-ómicos ha revolucionado nuestra comprensión de la resistencia a enfermedades en el arroz. Al superponer mapas genéticos con conjuntos de datos ómicos de alto rendimiento, los investigadores pueden identificar genes, proteínas o metabolitos específicos asociados con la resistencia a enfermedades. Esta integración mejora la precisión de los biomarcadores relacionados con enfermedades con una mejor comprensión de sus roles funcionales en la resistencia a enfermedades. La mejora de la cría de arroz para la resistencia a enfermedades a través de esta integración representa un avance significativo en la ciencia agrícola, ya que una mejor comprensión de las complejidades moleculares y las interacciones que subyacen a la arquitectura de resistencia a enfermedades conduce a un desarrollo más preciso y eficiente de variedades de arroz resilientes y productivas. En esta revisión, exploramos cómo la integración de datos de mapeo y ómicos puede resultar en un impacto transformador en la cría de arroz para mejorar la resistencia a enfermedades.