Unser Ziel ist es, die Schlüsselmechanismen zu modellieren, die die subneuronale molekulare Signalübertragung steuern. Die Signalübertragung wird durch ein komplexes Netzwerk molekularer Interaktionen aufrechterhalten, an denen Tausende verschiedener Partner beteiligt sind. Geometrische Einschränkungen, die Lokalisierung der Partner, die Zusammensetzung der Membran, Diffusion, Verdrängung, kurz- und weitreichende Protein-Protein- und Protein-Ligand-Interaktionen, interne Proteindynamik und Mutationen steuern die Signalübertragung. Dabei handelt es sich um ein intrinsisches Multiskalenproblem, das sowohl räumlich als auch zeitlich mehrere Skalen umfasst. Um sinnvolle Systemgrößen und Simulationslängen zu erreichen und gleichzeitig die relevante Granularität zu erzielen, entwickeln wir auf statistischer Physik basierende Schemata, die atomistische und mesoskalige Modelle miteinander sowie hybride grobkörnige-atomoistiche Modelle verbinden.