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Dans le cadre d’essais cliniques, la dosimétrie personnalisée peut jouer un rôle dans le développement de nouvelles indications de radiothérapie interne vectorisée. Bien que le formalisme de dosimétrie du comité Medical Internal Radiation Dose (MIRD) soit bien connu, la détermination de la dose absorbée dans les organes et lésions reste un processus complexe et non standardisé. Dans le but de standardiser et simplifier son implémentation, nous avons développé une plateforme de dosimétrie automatisée nommée SIMPLE-DOSE. Cette implémentation repose sur une segmentation des organes basée sur un modèle de deep learning de type nnU-Net. Le calcul du dépôt d’énergie est modélisé par l’algorithme collapsed cone superposition permettant de prendre en compte les hétérogénéités de fixation tissulaire avec des performances comparables aux simulations Monte Carlo tout en ayant une efficacité computationnelle accrue. L’objectif est de générer des résultats sous forme de rapport pdf en moins de 5minutes. Le développement de la solution est en cours avec une première version prévue pour début 2024. Celle-ci permettra de calculer des cartes de débit de dose pour le 177Lu à partir de TEMP/TDM corps-entier ou centrée sur une région anatomique. Comme perspectives, nous prévoyons d’intégrer une modélisation de la pharmacocinétique basée sur une approche bayésienne à partir d’un ou plusieurs points-temps, qui sera développée dans un premier temps pour le 177Lu-PSMA, ainsi qu’un modèle de segmentation des lésions afin de déterminer la dose à la tumeur. Nous prévoyons également de déployer la plateforme sur un site internet en mode SaaS (« Software as a service »). Ce concept pourra être appliqué à d’autres molécules et d’autres radioéléments.