Генетические полиморфизмы и содержание макро- и микроэлементов в тканях организма человека являются факторами, предрасполагающими к различным типам биохимического обмена и к соответствующим заболеваниям. Однако, исследования которые бы совместно изучали как данные элементного анализа так и данные генотипирования нуклеотидных полиморфизмов отсутствуют в современной фундаментальной медицине. Две данные области, как правило, исследуются отдельно, т.е. подавляющее большинство специалистов не имеют соответствующего уровня экспертизы в обоих областях. Исследуются, как правило, отдельные фрагменты как вариаций генома человека и единичные микроэлементы. Более того, никогда еще не проводилось совместного математического анализа столь разнородных наборов данных как генетические полиморфизмы и микроэлементы в совокупности анамнестических и физикальных данных о пациенте в рамках каждого клинико-эпидемиологического исследования.
Подавляющее большинство проведенных к настоящему времени клинико-эпидемиологических исследований отличаются отсутствием рациональных стандартов оценки качества и, зачастую, не носят систематического характера. Эти исследования также упускают из вида (1) молекулярные основы физиологии важнейших нозологий (2) роль биоэлементов в физиологии, (3) физиологическую и клиническую значимость изучаемых генетических полиморфизмов, (4) статистическую и клиническую достоверность находимых корреляций в контексте многофакторного анализа данных о пациенте. Поэтому, фундаментальные исследования которые бы включали адекватный математический анализ генетических полиморфизмов, микроэлементных профилей и анамнестических данных необходимы для развития и фундаментальной, и клинической медицины.
В адекватном биомедицинском исследовании ролей микроэлементов должны быть проведены (1) сбор разносторонних клинико-анамнестических данных о пациенте, (2) сбор полных профилей микроэлементов в различных биосубстратах (волосы, кровь, слюна и др.), (3) генотипирование профилей генетических полиморфизмов с известными функциональным эффектами на обмен веществ, (4) использование современных математических методов анализа данных.