Men så til det som jo i lys av hvordan dårlig rekruttering (eller årsakene til dette) har drept, i alle fall aksjonærverdiene, i to av de andre Radforsk-selskapene nylig, nemlig at Ultimovacs med et fullrekruttert stort randomisert studie, så og si på tid, på tross av nesten 100% sammenfall med pandemien, er i en helt egen klasse!
Jeg har bommet på oversiden et par ganger tidligere på mine anslag for rekrutteringstakt, men på det siste anslaget etter q2 så traff jeg nå helt på dagen faktisk. Kurven jeg postet da er altså identisk med det som nå ganske sikkert er veldig nærme den faktiske rekrutteringen INITIUM har hatt siden oppstart:
Det at INITIUM er en evnetdrevet studie, at vi vet denne kurven så presist, samtidig som vi har en veldig god historisk sammenligning i Checkmate-067 gir oss noen spennende muligheter for å si noe om hvor gode data vi kan forvente å ha på gitte tidspunkter. Jeg har beskrevet metoden i en tidligere post, men jeg repeterer:
PFS-plottet for Checkmate-067 er lest av manuelt og konvertert til denne tabellen:
Follow-up |
Probability of PD event |
|
Follow-up |
Probability of PD event |
0d |
0 % |
|
155d |
33 % |
10d |
1 % |
|
160d |
34 % |
20d |
2 % |
|
165d |
35 % |
25d |
3 % |
|
170d |
36 % |
30d |
4 % |
|
180d |
37 % |
38d |
5 % |
|
195d |
38 % |
46d |
6 % |
|
210d |
39 % |
52d |
7 % |
|
220d |
40 % |
60d |
8 % |
|
230d |
41 % |
62d |
9 % |
|
240d |
42 % |
64d |
10 % |
|
250d |
43 % |
66d |
11 % |
|
260d |
44 % |
68d |
12 % |
|
270d |
45 % |
70d |
13 % |
|
300d |
46 % |
72d |
14 % |
|
315d |
47 % |
74d |
15 % |
|
330d |
48 % |
76d |
16 % |
|
340d |
49 % |
78d |
17 % |
|
350d |
50 % |
80d |
18 % |
|
360d |
51 % |
82d |
19 % |
|
390d |
52 % |
84d |
20 % |
|
450d |
53 % |
86d |
21 % |
|
480d |
54 % |
87d |
22 % |
|
510d |
55 % |
88d |
23 % |
|
570d |
56 % |
89d |
24 % |
|
630d |
57 % |
90d |
25 % |
|
690d |
58 % |
100d |
26 % |
|
780d |
59 % |
110d |
27 % |
|
870d |
60 % |
120d |
28 % |
|
960d |
61 % |
128d |
29 % |
|
1140d |
62 % |
136d |
30 % |
|
1320d |
63 % |
144d |
31 % |
|
1650d |
64 % |
150d |
32 % |
|
|
|
Så har jeg laget et veldig langt regneark hvor radene er alle dagene siden FPD. Hver rekrutterte pasient har jeg fordelt annenhver til kontrollarm og eksperimentell arm. Så har jeg laget en funksjon som henter ut den prosentvise sjansen for at hver og en av pasientene i kontrollarmen har hatt en PD-event basert på det nøyaktige antall dager pasienten har vært i studien fram til denne datoen. Summen av disse prosentene er antall events i kontrollarmen på denne datoen. Antall events i konrollarmen i dag (6.7.22) er f.eks. 31. Antall events i den eksperimentelle armen er til en hver tid 70 events minus antall events i kontrollarmen dersom studien blir lest av på dette tidspunktet . Så dersom hypotetisk sett 70 events ble oppnådd i dag, så ville det betydd at man hadde 39 events i den eksperimentelle armen (noe som naturligvis ville betydd at UV1 hadde negativ effekt).
Tabellen jeg får ut da er følgende:
Date |
PD events control |
PD events UV1 |
|
Chi-square test |
30 Jun 2022 |
30 |
40 |
LPD |
|
6 Jul 2022 |
31 |
39 |
|
|
20 Jul 2022 |
32 |
38 |
|
|
3 Aug 2022 |
33 |
37 |
|
|
17 Aug 2022 |
34 |
36 |
|
|
30 Aug 2022 |
35 |
35 |
No clinical benefit |
1.0000 |
15 Sep 2022 |
36 |
34 |
|
0.7462 |
7 Oct 2022 |
37 |
33 |
|
0.5174 |
31 Oct 2022 |
38 |
32 |
|
0.3315 |
27 Nov 2022 |
39 |
31 |
|
0.1954 |
27 Dec 2022 |
40 |
30 |
|
0.1056 |
30 Jan 2023 |
41 |
29 |
Primary endpoint |
0.0521 |
12 Mar 2023 |
42 |
28 |
p < 0.05 |
0.0235 |
3 May 2023 |
43 |
27 |
|
0.0096 |
4 Jul 2023 |
44 |
26 |
|
0.0036 |
30 Sep 2023 |
45 |
25 |
|
0.0012 |
13 Jan 2024 |
46 |
24 |
|
0.0004 |
31 May 2024 |
47 |
23 |
|
0.0001 |
Disse datoene definerer altså periodene hvor disse avlesningenene er MEST SANNSYNLIGE. Dersom Pasientpopulasjonen er 100% lik Checkmate-067, så blir denne tabellen fasit, men pasientpopulasjonen i INITIUM er garnatert ikke helt lik Checkmate-067, og det kan flytte disse datoene framover eller bakover. For å putte “elastisiteten” i perspektiv, så vil en flytting av PFS-kurven/tabellen opp 1%-poeng flytte dato for primærendepunkt temmelig nøyaktig en måned. Når man foreløpig ikke vet noe om hvordan pasientpopulasjonen i INITIUM er, så kan man se på de forskjellige kombinasjonene som overlappende bell-kurver som har en topp på disse datoene, men som overlapper i så stor grad at par over og under også er veldig realistiske på datoene - og parene over og under det igjen også er helt realistiske.
Jeg har veldig liten tro på at UV1 viser null effekt, så jeg tror risikoen er størst for en negativ avlesning mellom 38 og 40 PD events. I utgangspunktet er risikoen for dette altså høyest mellom 31. oktober 2022 og 29. januar 2023. Men det er altså bare tre måneder. Og med bare tre måneder hvor dette er mest sannsynlig, sammen med det faktum at sannsynlighetskurvene strekker seg ut over flere måneder, så skal man ha veldig is i magen dersom man skal forsøke å trade på denne perioden. For etter denne, så stiger LOA veldig fort og “fair market value” eksponensielt. Å selge aksjen før denne perioden blir i praksis det samme som å selge en hver annen biotek før en avlesning av en vanlig “landmark”-studie hvor man leser av etter en predefinert lengde oppfølging. Mer spekulasjoner om hvordan jeg tror dynamikken vil fungere her tror jeg hører hjemme på småprattråden…