Trotz der steigenden Flut von quantitativen Daten entziehen sich viele biologische Prozesse einer korrekten computergestützter Repräsentation. Genetische Heterogenität, Abhängig von experimentellen Einflüssen, sowie Rückkopplungsmechanismen zwischen den unterschiedlichen Ebenen der strukturellen Hierarchie sind in ihrer Gesamtheit schwer einzuschätzen und erschweren insbesondere eine systembiologische Modellbildung und Prognose. Fehlschläge im Bereich Pharmacogenomics sind nur ein Beispiel für die Unzulänglichkeit bestehender Ansätze. Neue multiskalare Messverfahren, Datenbankintegrationen, kombinierte statistisch-korrelative Analysen, wissensbasierte Datenmodellierungen und Simulationen sind Schlüsselkomponenten für die Entwicklung einer räumlich-zeitlichen Systembiologie. Die Überbrückung von hierachisch-räumlichen Strukturebenen (Gen - Protein - Organelle - Zelle - Organ - Organismus) und zeitlichen Skalen (Proteinwechselwirkung - Zellzyklus - Lebensspanne Organismus) kann dabei schrittweise angenähert werden. Erste Anwendungen dieses neuen Konzepts werden an Beispielen aus der biologischen Grundlagenforschung, Pharmaindustrie und Medizin erläutert.