BioNTech WKN: A2PSR2 ISIN: US09075V1026 Kürzel: 22UA Forum: Aktien Thema: Hauptdiskussion

Diesen Vogel, der mich schon seit langem Zeit stalk und nur nur noch Müll schreibt ändert seinen Namen um hier plötzlich auf seriös zu schreiben obwohl er nicht besonders helle ist 😂⬇️ Seinen Post im Pennystock

Anscheinend bekommst du es hier nicht mit, was für Vögeln gerade hier am Start sind 😂

... Mensch Marco; lass den Fusel weg!

Blubbern 😂

Armes Gesicht, für dich bestimmt richtig 🥶 5x Achtung, 3x daneben und 8x Hoffnung 😂

Der würfel hat keine 5 und keine 3, dafür eine 8!

Unglaublich 🙄

Fängst du jetzt an hier zu schleimen mit neuen Namen 😂 Deinem Joke versteht hier keiner, außer sie verfolgen deine vergangenen Post 😉 Schon mal mitbekommen, dass eine Würfel keine 8 hat

Ich denke auch, dass ein „zu guter“ Effekt bzgl des OS weniger zur Verpflichtung einer immer längeren Studiendauer führen muss, sondern eher den Studienabbruch aufgrund der Eindeutigkeit zur Folge haben könnte.

Da hast du Recht, aber einem Würfel mit 3 Zahlen kann man deine Grösse entnehmen. Die Zahlen lauten 1 6 8

Man kann das Papier hier doch nicht mit einen Würfel mit 6 Zahlen vergleichen 😂

Ein wichtiges Beispiel: Ein nicht gezinkter Würfel. Der Einsatz kostet 10.000 Euro. Du hast 15.000 Euro und deshalb zunächst nur einen Wurf. Fällt der Würfel auf eine 6, so bekommst Du 100.000 Euro.

Es gibt sehr unterschiedliche Methoden beim Denken. Zwingende Logik habe ich an der Uni (Informatik) sehr viel gemacht, die ist ganz nett, aber im realen Leben kommt man in idR. mit der etwas komplexeren probabilistischer Logik viel weiter. Deduktive Logik liefert nur dann sichere "zwingende" Schlüsse, wenn die Prämissen bereits sicher und vollständig sind – was im Alltag fast nie gilt. Dazu Biontech-Beispiele: Die Genauigkeit der Prognosen von Prof. Şahin basieren ganz erheblich auf seinen mathematisch statistischen Fähigkeiten. Das galt für die frühe Prognose der C19-Pandemie-Entwicklung ebenso wie für die Wirksamkeit und Sicherheit des C19-Impfstoffs. Der von Biontech entwickelte Impfstoffkandidat BNT 162b2 habe „ein ausgezeichnetes Profil, und ich halte ihn für nahezu perfekt“, sagte Sahin sehr früh bereits am 11. September 2020 und genau diese Aussage eines Mediziners, der aus Spaß zusätzlich Mathematik studiert hat, hat mich zum umgehenden Investment in BioNTech bewegt. Übliche gute Ergebnisse für Impfstoffe ohne mRNA waren zu der Zeit eher 50 bis 70 % Wirksamkeit (vgl. Grippe und AZN, RKI 20 bis 60 %). Die Wirksamkeit hatte ich auf genau dieser Aussage in den amerikanischen Foren bei Yahoo Finance frühzeitig nachweislich mit 95% geschätzt und dies hatte sich dann auch recht genau bestätigt, als die Zahlen der Studie Phase 3 Ende Nov. 2020 dann herausgekommen sind. 95% Wirksamkeit ist nicht "perfekt" (das wären mathematisch 100%), es sind auch nicht weniger als 70%, was keineswegs "fast perfekt" wäre. 95% Wirksamkeit mit einem guten Risikoprofil (geringen Nebenwirkungen, sehr seltenen Impfschäden) sind für einen Impfstoff "fast perfekt" q.e.d. Wahrscheinlichkeitstheorie modelliert explizit Unsicherheit und erlaubt, Risiken und Chancen abzuwägen, anstatt eine „harte“ Ja/Nein‑Antwort zu erzwingen. Bayesianisches Denken aktualisiert Überzeugungen, sobald neue Evidenz kommt („priors“ → „posteriors“), etwa bei Prognosen, medizinischen Tests oder Investitionsentscheidungen. https://thinkingondata.substack.com/p/bayesian-reasoning-for-daily-decisions Der Ansatz der Induktion sammelt Muster aus Daten, Deduktion prüft sie logisch sauber, und probabilistische Modelle quantifizieren, wie „verlässlich“ diese Muster sind. In der Praxis ist eine Kombination aus formaler Logik für Struktur und andererseits probabilistischem Denken für Unsicherheit am leistungsfähigsten – gerade in komplexen, datengetriebenen Kontexten wie Investieren oder Medizin (Biontech). Genau dieses Zusammenspiel – formale Struktur aus der Logik, Unsicherheitsbewertung über Wahrscheinlichkeiten – ist in Biotech‑Investments extrem mächtig, weil man früh selten „Beweise“, aber häufig graduelle Evidenz und Baselines (Klassenvergleiche etc.) hat. Kann meine Meinung ein Irrtum sein? Ja. Gibt es Indizien für meine Argumentationskette? Ja. Ziehe ich implizite Schlüsse, die nicht unbedingt zwingend gelten müssen: Ja. Das ist kein Versehen, sondern Methode. Ich schreibe hier, um meine Thesen mit intelligenter Gegenrede im Vieraugenprinzip besser überprüfen zu können. Die Wahrscheinlichkeit, dass BNT316 beim Lungenkrebs-Rezidiv sqNSCLC im ersten Halbjahr 2026 in der zulassungsrelevanten Studie Phase 3 Stage 2 mathematisch-statistisch sehr belastbare Daten liefert, schätze ich mit über 95% ein. Die Wahrscheinlichkeit, dass Biontech diese Daten auf einer großen Onkologie-Konferenz in den USA zwischen April und Ende Mai präsentiert, schätze ich auf über 70 Prozent ein. Die Wahrscheinlichkeit, dass BNT316 dem bisherigen SoC nicht überlegen ist, habe ich auf rund 1 Prozent berechnet (via Mathematik Methode "Hypothesentest").

Nein den Webcast kann ich leider nicht sehen. Ich verstehe deine Punkte und ja die Argumentationskette klingt sauberer als viele andere. Aber du ziehst wieder implizite Schlüsse die so nicht zwingend gelten müssen. „Interne Daten sind in line, sonst hätte man anders präsentiert“ Das ist ein klassischer Bias. BioNTech wird niemals negative oder unsichere interne Trends andeuten sondern immer auf bereits bekannte Daten referenzieren. Die Präsentationen im März sagen was man zeigen darf nicht, was man intern wirklich sieht somit kann “In line” kann leider alles heißen wie zum Beispiel der Effekt schwächt sich ab bleibt aber dennoch stabil oder es ist aktuell noch unklar. Das ist kein belastbares Signal für den finalen Effekt. Dazu "OS kommt später, weil Patienten länger leben“ Absolut und grundsätzlich richtig aber hier wird es falsch angewendet. Wenn die Therapie sehr gut ist OS braucht länger, klar aber genau deshalb wartet die FDA oft länger, nicht kürzer. Der Hintergrund ist einfach das eine frühe Trennung der Kurven nicht man reicht man braucht eine stabile Hazard Ratio sowie ausreichende Event-Zahl und reife Daten. Die Aussage „OS kommt später“ ist kein Argument für frühere Zulassung, sondern oft das Gegenteil. Eine Zulassung ohne reife OS-Daten gibt es aber nur unter bestimmten Bedingungen wie klarer Surrogat-Endpunkt (z. B. PFS) oder extrem überzeugender früher Effekt oder einfach keine Alternativen. Der entscheidende Punkt ist das du davon ausgehst aufgrund der Aussagen im Webcast und der bekannten News das starke frühe Daten + interne Trends = schneller BLA. Regulatorik und erstrecht die generellen der FDA basieren nicht auf Trends, sondern auf belastbaren Datenschnitten und die brauchen nun mal Zeit, Events und Follow-up. Vorher wäre es doch einfach übereilt und nun hetzt Biontech doch wirklich nichts mehr auf der Zielgeraden. Wo ich dir zustimme natürlich neben den anderen Themen und Ausarbeitungen auch das die vorliegenden interims Stage-2 Daten 2026 wirklich stark sind. Der Markt wird das dann aber vorwegnehmen und der Kurs kann stark reagieren. Aber das ist wie alles Bewertung / Erwartung und etwas Hoffnung aber leider keine Zulassungsrealität. Du liegst ja grundsätzlich richtig bei starkem Signal der guten Dynamik und dem möglichem Upside aber es ist schlicht zu optimistisch gedacht bei der Interpretation interner Daten Vor allem der Geschwindigkeit der FDA und des Timing eines BLA Die FDA wird es erst entscheiden, wenn die Daten reif sind vorher ist leider vieles Hoffnung und Annahme. Insgeheim hoffe ich das du Recht hast aber Hoffnung ist keine Taktik. 😉

Alternativ könnte auch ein Unternehmen wie Bio-Rad Laboratories interessant sein, das im Bereich Labordiagnostik und Forschungsinfrastruktur tätig ist und stabile Umsätze generiert. Hier wäre der Ansatz weniger patientennah, sondern stärker auf vertikale Integration ausgerichtet, etwa zur Kontrolle von Diagnostikprozessen oder zur Entwicklung begleitender Tests für eigene Therapien. Ein solcher Schritt würde die technologische Tiefe erhöhen, hätte aber weniger direkten Einfluss auf die klinische Differenzierung als ein klarer Onkologie-Diagnostik-Player. Weniger überzeugend wären hingegen klassische Medizintechnikunternehmen außerhalb der Onkologie, etwa aus den Bereichen Diabetes-Devices oder interventionelle Kardiologie, selbst wenn sie in der passenden Größenordnung liegen. Firmen wie Insulet verfügen zwar über attraktive, wiederkehrende Umsätze und robuste Geschäftsmodelle, bieten jedoch kaum Synergien mit BioNTechs Kernkompetenzen in der Immuntherapie und mRNA-Technologie. Ein solcher Zukauf würde eher einer Diversifikationsstrategie entsprechen als einem gezielten Ausbau der bestehenden Plattform. Insgesamt spricht daher vieles dafür, dass ein sinnvoller Einsatz eines solchen Budgets nicht in der klassischen Medizintechnik liegt, sondern in angrenzenden Bereichen, die Diagnostik, Daten und Therapie miteinander verbinden. Die größte Wertschöpfung für BioNTech entsteht dort, wo sich Patientenselektion, Wirkstoffdesign und Therapieverlauf in einem integrierten System kombinieren lassen. Ein Zukauf in diesem Segment würde nicht nur bestehende Umsätze liefern, sondern vor allem die Grundlage für ein skalierbares, datengetriebenes Onkologie-Geschäftsmodell schaffen.

Wenn BioNTech rund acht Milliarden Euro für einen Zukauf im Medizintechnikbereich einsetzen würde, läge der strategisch sinnvollste Fokus klar auf Unternehmen, die bereits kommerzielle Umsätze generieren und gleichzeitig eine direkte Brücke zur eigenen Onkologie- und mRNA-Plattform schlagen. Besonders naheliegend wären Firmen aus dem Bereich der Krebsdiagnostik und sogenannten Liquid Biopsy, da sie die entscheidende Schnittstelle zwischen Früherkennung, Patientenselektion und Therapieverlauf darstellen. Ein Unternehmen wie Exact Sciences würde hier gut ins Profil passen, da es mit etablierten Produkten zur Darmkrebsfrüherkennung bereits signifikante Umsätze erzielt und gleichzeitig in Richtung minimalinvasive Bluttests expandiert. Für BioNTech ergäbe sich daraus die Möglichkeit, Diagnostik und Therapie enger zu verzahnen und langfristig ein integriertes Onkologie-Ökosystem aufzubauen. In eine ähnliche Richtung geht Guardant Health, das sich auf Bluttests zur Krebsdetektion und Therapieüberwachung spezialisiert hat. Ein solcher Zukauf wäre weniger durch bestehende Profitabilität, sondern stärker durch technologisches Upside getrieben. Der strategische Wert läge vor allem darin, personalisierte mRNA-Therapien präziser auf einzelne Patienten zuzuschneiden und den Behandlungserfolg kontinuierlich zu messen. Damit würde BioNTech seine Position im Bereich der individualisierten Krebsmedizin deutlich stärken und sich vom reinen Entwickler hin zu einem umfassenden Anbieter entwickeln.