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中分子創薬において重要とされるペプチドの標的を効率良く探索し、かつ標的との結合性を予測できる手法の開発が目的である。立体構造情報に基づくタンパク質間相互作用予測の大規模利用のための高度化と並列実行を実施した。また、代表的なヒトタンパク質構造に対して総当たり予測計算を実施し、結果をウェブブラウザを介して閲覧できるようにインターフェースを構築した。さらに、ペプチド分子とタンパク質との結合性解析計算を行う手法、2部グラフ予測を主体とした機械学習による分子標的予測手法であるLIK法、およびランク学習を主体とした機械学習による分子標的予測手法であるPKRank法を開発した。
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