Die multidisziplinären Forschungsaktivitäten der Gruppe kombinieren molekulare Simulationen, strukturelle Bioinformatik, maschinelles Lernen und experimentelle Validierung. Die Gruppe hat zur Entwicklung von Algorithmen zur Überwindung des Zeitskalenproblems in Simulationen beigetragen, die in verschiedenen Bereichen von der Nanotechnologie bis zur Biophysik weit verbreitet sind. Wir haben auch einen der ersten rechnergestützten Ansätze entwickelt, der evolutionäre Prinzipien mit einem physikalisch basierten grobkörnigen Modell und einer Methode zur Identifizierung kryptischer Bindungsstellen kombiniert. Wir wenden diese Methoden an, um eine Vielzahl komplexer biophysikalischer Phänomene zu untersuchen, darunter die Wirkungsweise krebsauslösender Mutationen, die Ligandenbindung und die Rezeptoraktivierung, und um neue Medikamente zu entwickeln.