Gタンパク質共役型受容体は、既存薬の多くが関与する、重要な創薬ターゲットであるが、リガンド未知のオーファン受容体が未だ多く存在する。 本研究で得られる、オーファン受容体-リガンド-細胞機能の三項関係は、新規創薬ターゲットとして期待される。本研究で利用するアルゴリズム、非負値テンソル分解は、データをA×B×Cのように、三つ組の情報、テンソルとして表現し、その中に含まれる情報を抽出する。これにより、従来の行列分解ベースのアルゴリズムでは、「AとBの関係性」についてのパターンしか抽出できなかったのに対して、「AとBがCによって関係している」という、より高解像度なパターンの抽出が実現できる。
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