La modellistica computazionale sta assumendo un rilievo sempre crescente, sia a causa della diffusione delle risorse computazionali di base, sia per i rapidi sviluppi scientifici che caratterizzano il settore. Tuttavia, per una gran parte dei sistemi di interesse biologico, e per motivi che spaziano dalle grandi dimensioni molecolari all’intrinseca complessità dei fenomeni chimico-fisici coinvolti, l’elaborazione e l’applicazione di modelli realistici ed efficienti rimane un compito estremamente ambizioso. Negli ultimi anni si è visto che modelli basati sulla scomposizione in una gerarchia di tempi caratteristici o di scale dimensionali forniscono spesso risultati soddisfacenti. E’ quindi cruciale avere a disposizione un insieme integrato di tecniche computazionali, utilizzabili per la descrizione delle diverse scale spaziali e/o temporali. D’altra parte, non va sottovalutata la difficoltà della corretta ricomposizione di queste descrizioni in un quadro complessivo: questa deve basarsi su solide premesse teoriche, nonché su una validazione ottenuta esaminando le predizioni fornite dalle singole tecniche per opportuni casi di prova. Naturalmente, il vantaggio di un approccio gerarchico correttamente messo a punto consiste in un bilancio ottimale fra costo computazionale ed accuratezza della previsione. Le potenzialità ed i problemi ancora aperti in questo ambito verranno illustrati con particolare riferimento alle proprietà strutturali, dinamiche e spettroscopiche di piccole proteine e loro composti modello.