Hva mener du med solide data? Man hadde 33% OS is NSCLC feks. N=18, visstnok. Jeg tenker at dette er solide resultater, men det kommer jo an på hva man legger i begrepet solid.
Hvor sannsynlig er det at UV1 virker rent statistisk.
Jeg tar det bare etter hukommelsen, men i fase 1 undersøkelsene som er grunnlaget med 10 + 20 personer for INTIUM, har vi nå en CR (complete removal av tumor) på 10 personer. Det gikk fra 9 til 10 personer i mars. Forventet CR uten UV1, er 2 til 3 personer.
Hvor stor er da sannsynligheten for at 3/30 kontra 10/30 mhp CR, er en tilfeldighet rent statistisk. I forbindelse med at CR økte fra 9 til 10, mente vedkommende at sannsynligheten for at denne forskjellen var redusert fra 2 til 0.45%, hvorpå han etterlyste andre her på forumet med bedre statistisk kompetanse, til å verifisere disse tallene. Jeg kan ikke huske å ha sett noe slikt svar!
Hvis 0.45% er korrekt, blir det vel denne lille sannsynligheten som må vektes mot summen av iboende usikkerheter for en fase 1 undersøkelse.
1 Like
Her bør @polygon eller andre uttale seg om det statistiske.
RedEye for eksempel operer med så mye som 70+ prosent sannsynlighet for positive INITIUM-data.
Notably, we judge the probability for positive data in INITIUM as high (73 percent), thanks to impressive ph I data from two studies combining UV1 with checkpoint inhibitors in malignant melanoma (n=42)
5 Likes
Om man kun skal se på statistisk signifikans for basert på CR, kan man f.eks benytte seg av en Pearsons Chi – Squared test. Dette kan gjøres i R, og undersøke forskjellen i p-verdi for 9 CR mot 10 CR. På presentasjonene sine oppgir selskapet at CR for Keytruda for metastatic malignant melanoma er 5-12%. 10%, altså 3/30 som du nevner, er jo derfor et greit tall å bruke. Her er kodesnutten med output som lages i R:
9 er da gruppen som fikk CR med UV1 + Pembrolizumab der populasjon var på 30, 21 gruppen som ikke fikk CR.
Tilsvarende 3/30 med CR for Pembrolizumab, 27/30 som ikke fikk CR. Som man ser her er p-verdien 0.052, akkurat ikke statistisk signifikant om antar alpha=0.05, som er en standard grense.
La oss nå teste der 10/30 har CR med UV1 + Pembrolizumab, som det nylig ble oppdatert til.
Dette er jo for så vidt statistisk signifikant, der p-verdien er 0.028. Når det er sagt, skal man være forsiktig med å vektlegge p-verdier og slike tester for mye basert på singel arm studier. Dessuten har jeg her kun sett på CR. ORR er riktignok sekundærendepunkt i flere av de randomiserte fase 2 studiene Ultimovacs nå kjører, mens PFS er primærendepunkt for samtlige. Korriger meg gjerne om jeg husker feil der. Andre statisitiske tester gir jo også gjerne litt forskjellige resultater. Man skal derfor være forsiktig med å konkludere for mye, men personlig synes det er et veldig godt signal.
24 Likes
Boblegutten, tusen hjertelig for meget bra svar.
Enig med deg, det ser lovende ut, man må jo også tenke på at dette er jo bare en av 5 fase 1 studier som har gitt så lovende resultater, at Fase 2 ble iverksatt.
Det blir spennende måneder framover.
Jeg tenkte sikkert for enkelt jeg - at dette var en binominalfordeling med 10% sannsynlighet og 30 forsøk. Da får jeg 0.0020 for 9 eller flere, og 0.00045 for 10 eller flere.
Med det utsagnet siktet jeg til at monoterapidataene til UV1 er i senere linjer og etter annen behandling. Resultatene er jo positive i seg selv, men de KAN også ha blitt forårsaket av den andre terapien.
Man må forstå at Ultimovacs på den tiden visste at en vaksine antakelig gir litt for svak effekt alene, men de måtte fremdeles teste den som monoterapi, både for å finne safety men også hvordan den opererer alene i mennesker osv. I stedet for å da gi en monoterapi man kanskje antok ikke ville ha 100% rasjonale for å være effektiv i førstelinje så gav de den til pasienter hvor kreften allerede var behandlet og så så de på hvordan det gikk etterpå. En “enklere” setting, men også veldig verdifull.
Min tolkning av hvorfor det ble gjort sånn. Man må huske på at selve rasjonalet er at UV1 skal kombineres.
2 Likes
Det du regner ut er sannsynligheten for at det er en forskjell mellom pembro og pembro+UV1 dersom man observerer henholdvis 3 og 9 CR (samt 3 og 10) dersom n=30 i begge, og man altså ikke vet den sanne effekten av pembro alene. Stemmer ikke det? Men n er jo ikke 30 i begge. I KEYNOTE-006 er den over 300! Vi KAN altså gå ut i fra at 10% er veldig nærme “sannheten” for pembro alene. Om du i stedet taster inn (10,20,30,270) så tror jeg du får en p-verdi som er drastisk lavere?
1 Like
Markedet er historisk elendig, men denne tråden og selskapet er fortsatt ikke så verst.
1 Like
da kjører vi memes ut hele mai, folkens. Jeg starter med kvalitet
4 Likes
2 Likes
Det er korrekt. Testet nå med det du foreslår:
Dette gir jo en veldig lav p-verdi. Jeg synes det imidlertid blir feil å sammenligne slik., men tok oppfordringen, for å vise at du har helt rett i at den blir lavere. Skal man sammenligne en singel arm studie mot en større randomisert studie burde populasjonen være omtrent lik synes jeg. Jo større utvalget er, desto lavere blir p-verdien, forutsatt at effektforskjellene man undersøker er de samme. Konfidensintevallene blir jo smalere med høyere n.
Jeg skal ikke påstå at å teste med en binomialfordeling er feil, men jeg tenker en Chi-square test er bedre. Når det er sagt, så er nok denne også litt enkel i forhold til hvordan dette gjøres i kliniske studier.
Jeg har nå skummet gjennom deler av paperet om Keynote-006 i the Lancet, og der står det at de har benyttet “the stratified
Miettinen and Nurminen method” ved evaluering av ORR i Keynote-006. Jeg kjenner ikke noe til denne statistiske metoden utover at jeg kikket litt på paperen i stad, men den kan være interessant å teste ut når jeg får lest meg tilstrekkelig opp på den.
14 Likes
Ottar Helleviks fortjenestemedalje i gull utdeles med dette til @Boblegutten 
Har fortsatt traumer etter forelesingene og eksamenene hans i metode og statistikk.
7 Likes
Det er jeg ikke enig i, når populasjonen i den randomiserte faktisk er mye større, og man dermed er mye sikrere på den sanne effekten her. Jeg mener altså at 0.0001888 er fasit i denne problemstillingen. Det store problemet er jo at man ikke vet om populasjonen i KEYNOTE-006 og U sin single-arm var like i utgangpunktet, altså om pasientene f.eks. var friskere eller sykere i utgangspunktet. Men å sette n=30 i KEYNOTE-006 synes jeg er en dårlig måte å kompensere for denne usikkerheten.
Men helt enig i at din chi-sqaure test er det korrekte her, og at en binominalfordeling ikke er riktig (fordi man er et stykke fra helt sikker på de 10%)
3 Likes
@h3nk1 Hehe, takk for det! Hadde lenge traumer etter det første statistikkfaget jeg tok, men det skyldes utelukkende en ekstremt uinspirerende foreleser. Tok heldigvis ett til, omtrent samtidig som jeg begynte med biotek. Fikk da sansen for statistikk, siden jeg innså hva det kunne brukes til.
@polygon Er delvis enig når CR , eventuelt ORR sammenlignes. Hensikten her er jo heller ikke å etterligne et tenkt randomisert studie, så var kanskje litt vel bastant. Det er mer når man sammenligner Kaplan Meier plot og p-verdi med Log-Rank test at det blir mer tvilsomt å sammenligne et lite studie mot et stort fase 3 studie pga ulike konfidensintervaller, som jeg riktignok gjør en gang i blant. Så vi kan gjerne gå for den siste utregningen
5 Likes
Hensikten her er å beskrive resultatene til Ultimovacs som usannsynlig gode (noe de er!) 
8 Likes
Midelfart Capital øker med drøyt 10k aksjer på siste aksjonærliste. Håper de plukker mer nå som kursen blir presset videre ned 
2 Likes
Jammen er vi på 60 tallet nå
Og da er jeg med igjen også 
Gikk fint å fylle på med Ultimo via IG Trading plattformen på 70, vanskeligere i den reelle ordreboka over børs.
1 Like