Japanese)化合物のリード探索やライブラリー設計を計算で行う際の基本的な考え方は、個々の化合物の相対的な位置関係を示す座標空間が必要である。特性の似ている化合物は相対的に近い位置関係になるように配置されているとするとこれら化合物の位置から構成される座標空間をケミカル空間という。同様に、遺伝子(タンパク質)についても類似関係を相対的な位置関係として表現したものがバイオ空間である。個々の化合物とタンパク質の結合をリンクすることによって、これらケミカル空間とバイオ空間を融合したモデルを作ることができる。このケミカル空間とバイオ空間の融合モデルが存在するとき、活性未知の化合物の標的タンパクを予測する場合を考えると、活性未知の化合物の化学構造からその化合物がケミカル空間座標にマッピングされる。ケミカル空間にマッピングされた未知化合物の近隣化合物からのバイオ空間へのリンク情報をたどることにより、その未知化合物が関係するバイオ空間のエリアを指定することができる。このエリア内のタンパク群が、この活性未知の化合物が相互作用する可能性のあるタンパク群と推定される。Japanese)化合物のスクリーニングを合理的にかつ効率的に行うデータ処理装置、データ処理方法、データ処理プログラムを提供する。遺伝子の配列情報などゲノム情報と化合物の化学特性などのケミカル情報の両情報を用いて、化合物-タンパク質相互作用予測する計算手法を開発することができた。この手法では、従来型の化合物の化学特性情報のみを用いた予測とは異なり、遺伝子の配列情報をも加えることによって予測の精度向上をはかることに成功した。従って、この計算手法は、化合物ライブラリーの生物活性に基づく合理的設計が実現できる。従来法よりも性能の良いリード化合物探索ができる。