Das fehlende Glied in meinem Impfstoff

Ich habe nie geraucht. Mein Krebs geht auf einen genetischen Unfall zurück: Zwei Gene, KIF5B und RET, sind miteinander verschmolzen, und das Protein, das an dieser Nahtstelle entsteht, hält die Zelle dauerhaft im eingeschalteten Zustand. Seit Februar 2026 nehme ich eine zielgerichtete Tablette gegen RET, einen Tyrosinkinase-Inhibitor (kurz TKI). Der Tumor ist deutlich geschrumpft.

Bei allen Tabletten dieser Klasse passiert mit der Zeit dasselbe: Die Zellen finden einen Umweg. Die Frage ist nicht, ob. Sondern wann.

Jetzt möchte ich einen personalisierten Impfstoff dazunehmen: ein Präparat, das meinem Immunsystem das Proteinstück zeigt, das es nur im Tumor gibt. Es verhindert die Krankheit nicht. Es macht sie sichtbar. Und ich will es, solange der Tumor klein ist. Das ist meine Überlegung, keine Garantie, dass es funktioniert.

Was eine Zelle in sich trägt, sieht man von außen nicht. Die Zelle zerlegt ihre Proteine in kurze Fragmente und bringt einen Teil davon an die Oberfläche, auf HLA-Molekülen, die diese Fragmente dem Immunsystem präsentieren; T-Zellen können erkennen, was dort gezeigt wird. Ein Impfstoff ergibt nur dann Sinn, wenn das Fragment, mit dem ich das Immunsystem trainiere, tatsächlich präsentiert wird.

Die Methode für Schritt 5 hat einen Namen: Immunpeptidomik. Man nimmt Zellen, die das Fusionsprotein herstellen, isoliert ihre HLA-Moleküle, löst die Peptide mit Säure davon ab und bestimmt sie per Massenspektrometrie, einem Verfahren, das jedes Peptid an seiner Masse erkennt. Man sieht nicht, was präsentiert werden könnte. Man sieht, was präsentiert wurde.

Es sind drei verschiedene Fragen, und sie werden leicht verwechselt. Was auf HLA präsentiert werden müsste, beantwortet die Vorhersage. Was tatsächlich präsentiert auf Zellen gefunden wurde, beantwortet die Immunpeptidomik. Worauf T-Zellen reagieren, beantworten T-Zell-Tests. Schritt 5 ist die zweite Frage, die einzige, die ich ohne Gewebe und ohne Blutentnahme für meine eigenen Lymphozyten klären kann.

Wie weit die erste von der dritten entfernt ist, wurde gemessen. In einem internationalen Konsortium haben mehrere Teams aus denselben Sequenzierdaten Epitope vorhergesagt, also Fragmente, die das Immunsystem erkennen kann; die 608 priorisierten Peptide wurden danach an Proben derselben Patienten auf T-Zell-Erkennung getestet. 37 davon erwiesen sich als immunogen, lösten also eine T-Zell-Antwort aus: 6 %. Die Arbeit trennt die beiden Kettenglieder ausdrücklich: zuerst die Präsentation auf HLA, erst danach die Erkennung. Ihr Filter für Präsentation und Erkennung zusammen schloss 98 % der nicht immunogenen Peptide aus, behielt aber nur 45 % der immunogenen; diese beiden Zahlen gelten für die 286 Peptide, für die alle fünf Präsentationsmessungen vorlagen, nicht für die 608. In einer separaten Kohorte von 310 Peptiden mit 4 immunogenen schloss der Filter allein auf Präsentation 97 % der nicht immunogenen aus und behielt 3 der 4; mit der Erkennung dazu stieg der Ausschluss auf 99 %, und es blieben dieselben 3 von 4 (Wells, Cell 2020 ).

Zwei Grenzen dieser Studie sind für mich entscheidend, und die Autoren benennen beide selbst: Getestet wurden nur Klasse-I-Peptide, und nur solche aus Punktmutationen und kleinen Insertionen/Deletionen. Fusionsproteine blieben außen vor, ebenso der gesamte Klasse-II-Arm. Mein Peptid ist ein Fusionspeptid der Klasse II. Diese Arbeit zeigt mir also, wie weit eine Vorhersage von der Messung abweichen kann; wie weit meine abgewichen ist, zeigt sie mir nicht.

Ein Filter, der fast das ganze Rauschen wegwirft, aber unterwegs mehr als die Hälfte des Signals verliert, sagt mir nicht, wo die Kette bei meinem Peptid gerissen ist: Nicht erkannt kann heißen nie präsentiert, oder präsentiert und trotzdem von keiner T-Zelle gesehen. Auseinanderhalten lässt sich das nur, indem man die Präsentation misst, also mit Immunpeptidomik (Chong, Nat Biotechnol 2022 ). Auch sie ist nicht unfehlbar: Eine Übersichtsarbeit zur Methode, geschrieben von Leuten, die sie selbst durchführen, warnt, dass der Abgleich der Spektren mit dem riesigen Raum nichtkanonischer Sequenzen selbst falsch-positive Treffer erzeugen kann, und über Immunogenität sagt sie nichts. Aber ihre Frage beantwortet sie mit einer Messung: Kommt dieses Fragment wirklich an die Oberfläche?

Deshalb bestehe ich auf Schritt 5: nicht, weil er alles klärt, sondern weil er genau die Frage klärt, an der ich festhänge. Ob meine T-Zellen das Peptid dann auch erkennen, wenn es präsentiert wird, ist eine weitere Frage, und die stelle ich am Ende.

Dafür braucht man Zellen, und ich habe kein Gewebe mehr. Es gibt einen kleinen Ausweg: ein Minigen, also eine kurze DNA-Sequenz nur mit der Nahtstelle, eingebracht in eine Zelllinie mit meinem HLA-Typ. Das Ergebnis gilt für das Zellmodell, es ist keine Messung an meinem Tumor. Aber es ist der einzige Weg, den ich sehe, der ohne Gewebe auskommt.

Damit kein falscher Eindruck entsteht, dieser Schritt löse mehr, als er tatsächlich löst: Selbst wenn er gut ausgeht, bleibt Folgendes offen. Er sagt nicht, ob das Peptid in meinem heutigen Tumor, der acht Monate unter Therapie stand, genauso präsentiert wird, und auch nicht, ob das ganze Protein so prozessiert wird wie das kurze Stück im Konstrukt. Er sagt nicht, ob meine T-Zellen es sehen, und auch nicht, ob sie das Tumorfragment von dem fast identischen aus dem normalen Protein unterscheiden können. Er sagt nichts darüber, ob der Tumor abgetötet wird, nichts über die Sicherheit zusammen mit der Tablette, die ich nehme, nichts über die Dosis und nichts über den klinischen Nutzen. Und ein negatives Ergebnis ist kein Beweis, dass das Peptid nicht präsentiert wird, es sei denn, das Labor zeigt, was es hätte nachweisen können: Ohne Nachweisgrenze ist ein fehlendes Signal keine biologische Abwesenheit. Schritt 5 ist nicht die biologische Freigabe für die Herstellung. Er ist die Information, ohne die ich nicht wählen kann, was in die Ampulle kommt.

Warum schicke ich nicht einfach Gewebe?

Dass keine Mutationen gefunden wurden, heißt nicht, dass es keine gibt. Es heißt nur, dass die Frage offen geblieben ist.

Und ich habe keine Läsion mehr, aus der sich eine neue Biopsie nehmen ließe. Die Behandlung hat zu gut gewirkt. Es ist das beste Problem, das man haben kann, und trotzdem eine Wand.

Über die Arten personalisierter Impfstoffe habe ich in Teil eins geschrieben, über die Rolle des Gewebes in Teil zwei .

Die mehr als 50 GB Rohdaten der beiden Labore habe ich durch öffentliche Bioinformatik-Werkzeuge laufen lassen und dabei KI-Modelle genutzt, um jeden Schritt auszuführen, zu verstehen und zu prüfen. Alles Folgende ist meine eigene Analyse, orientierend, und muss unabhängig bestätigt werden.

Die Studie hat andere Vorhersagewerkzeuge benutzt als ich (Castillo, Front Immunol 2025 ). Was sie gemessen hat, ist allerdings weniger, als es auf den ersten Blick scheint: Sie hat die Peptide von außen auf Zellen von zwei passenden gesunden Spendern gegeben und die T-Zellen gezählt, die reagiert haben. Sie hat nicht die physische Bindung an meine Moleküle gemessen. Sie hat nicht gemessen, ob eine Zelle das Fragment selbst herstellt und an die Oberfläche bringt. Sie hat nichts an mir gemessen. Selbst das Molekül, auf dem die Fragmente präsentiert würden, ist im Datenblatt der Studie eine Vorhersage. Die Schwelle für eine Antwort war vorab festgelegt, und sie ist nicht nachsichtig: mehr als 20 Spots pro Million Zellen und eine mittlere Spotzahl von mindestens dem Dreifachen der nicht stimulierten Kontrolle. Neben den Fragmenten der Nahtstelle liefen ein standardisiertes Neun-Buchstaben-Peptid ohne biologische Relevanz und ein Pool aus 42 Zytomegalievirus-Peptiden. Was der Artikel nicht abdruckt, sind gerade die Spotzahlen, also lässt sich ihm nicht entnehmen, wie weit die positiven Fragmente über dieser Dreifach-Linie lagen. Das spricht für ein Experiment, das besser kontrolliert und vollständig berichtet ist, nicht dafür, das Ergebnis zu verwerfen.

Ich kann also nicht sagen, welches Fragment das richtige ist. Was ich sagen kann, ist enger: Die Studie hat acht Fragmente getestet, die die Nahtstelle überspannen, und für jedes ein einziges Ergebnis veröffentlicht, es gibt also keine eigene Rangfolge, die umzukehren wäre; aber das Fragment, das meine Vorhersage an die erste Stelle gesetzt hatte, war bei beiden Spendern negativ, und von den zwei Fragmenten, die reagiert haben, hatte ich eines als nicht bindend eingestuft. Das genügt, um die Vorhersage als alleiniges Auswahlkriterium zu disqualifizieren. Es gibt noch einen Grund, warum ich nicht einfach das Fragment mit dem besten Ergebnis nehme: Es ist zugleich das, das dem normalen Protein im ganzen Satz am nächsten steht, einen einzigen Buchstaben entfernt, und zwar nicht einem normalen Protein, sondern zwei. Das stärkste experimentelle Signal steht auf dem dünnsten Sicherheitsfundament. Diesen Widerspruch löst keine Rechnung auf, und ich löse ihn auch nicht, indem ich mir meinen Favoriten aussuche.

Noch etwas, damit es nicht untergeht: Diese Fragmente sind Klasse I, ein anderer Arm als das vom Labor gewählte Klasse-II-Peptid. Ihre Ergebnisse sagen nichts über dieses aus, weder im Guten noch im Schlechten. Die Abweichung zwischen Rechnung und Messung ist kein Rauschen, und klären kann sie nur ein Labor.

Ein Teil der Vorhersage spricht durchaus dafür, diese Messung durchzuführen, auf der Klasse-I-Seite, und er zerfällt in zwei Hälften. Die Zustellung sieht gut aus: Der TAP-Transporter, der ein Fragment dorthin bringt, wo HLA-Moleküle beladen werden, gibt dem Nahtstellenfragment VKEDPKWEF den Wert +1,025, Platz 4 von den 89 Neun-Buchstaben-Fragmenten im Fenster und das beste der acht, die die Nahtstelle überspannen; der kombinierte Wert aus Transport und Schnitt landet ebenfalls auf Platz 4. Mit dem Schnitt ist es anders: Allein auf der Proteasom-Komponente liegt dasselbe Fragment im Mittelfeld, Platz 29 von 89, und der stärkste vorhergesagte Schnitt in der Nachbarschaft fällt genau auf die Nahtstelle selbst, was eher ein Weg ist, das Fragment zu zerstören, als es freizusetzen. Für diese beiden Werte spricht, dass sie nicht davon abhängen, welches HLA-Allel man annimmt, die Unsicherheit über meine Allele berührt sie also nicht. Zusammengenommen: Die Vorhersage sagt, dass das Stück wahrscheinlich zugestellt wird, wenn es den Schnitt übersteht, und offen bleibt, ob es intakt herausgeschnitten wird und dann lange genug gebunden bleibt, um präsentiert zu werden. Klären kann das nur die Messung. Diese beiden Schritte gehören zur Klasse-I-Route, denn Klasse-II-Moleküle werden auf einem anderen Weg beladen: Es ist also ein günstiger Teil der Vorhersage über die Nahtstellenregion, kein Urteil über das Klasse-II-Peptid selbst.

Was die KI nicht konnte: die kaputten Daten reparieren. Kein Algorithmus rekonstruiert Reads, die nie erzeugt wurden.

Ein Team hat bei einem Patienten mit einer anderen Krebsart einen Impfstoff auf die Nahtstelle einer Fusion gebaut, per Massenspektrometrie nachgewiesen, dass das Peptid natürlich präsentiert wird, und den Patienten über 21 Monate ohne Rückfall nachbeobachtet (Bauer, Nat Commun 2022 ). Beim operierten Melanom ergab ein personalisierter mRNA-Impfstoff zusätzlich zu einem Immun-Checkpoint-Inhibitor (einer Immuntherapie, die die Bremse von den T-Zellen nimmt) in der 5-Jahres-Auswertung eine Hazard Ratio (HR) von 0,510 für das rezidivfreie Überleben (KEYNOTE-942, J Clin Oncol 2026 ). Und der Weg selbst existiert auf dem Papier: Die personalisierte Multipeptid-Impfung ist an einem deutschen Universitätszentrum als erweiterter Zugang mit dem Status “available” registriert (NCT05014607 ). Erweiterter Zugang ist keine klinische Studie, sondern ein Weg für einzelne, namentlich benannte Patienten. Und es ist dasselbe deutsche Universitätsprogramm, das ich weiter unten als für mich blockiert aufführe: Es verlangt frisch gefrorenes Gewebe, das ich nicht habe, und es stellt keine Impfstoffe gegen onkogene Fusionen her, mit einer Ausnahme, dem Nahtstellen-Impfstoff, mit dem dieser Abschnitt beginnt, bei einer anderen Krebsart. Es ist also eine Tür, durch die ich nicht gehen kann, und trotzdem der Beweis, dass die Tür gebaut ist.

Anderer Krebs, andere Situation, anderer Impfstoff. Meine Erkrankung ist fortgeschritten, nicht operiert, und diese Zahl gilt nicht für mich. Aber der Mechanismus ist real und gemessen.

Und eine Nahtstelle wie meine ist menschlichen T-Zellen schon einmal begegnet. Bei einem Patienten mit anaplastischem Schilddrüsenkarzinom und einer CCDC6-RET-Fusion haben Lymphozyten aus dem Inneren des Tumors auf das Fusions-Neoantigen reagiert; der Bruch auf der RET-Seite ist derselbe Exon-12-Bruch wie bei mir, und das 25 Buchstaben lange Stück, das dort getestet wurde, ist an 14 seiner 25 Positionen mit meinem identisch, wobei alle 11 Unterschiede auf die Partnerhälfte fallen (Garza, J Clin Endocrinol Metab 2026 ). Drei Dinge gehören dazu, und keines davon ist klein: Es ist eine andere Krebsart, es ist ein anderes Experiment, T-Zellen, die schon im Tumor waren, und kein Impfstoff, der jemandem gegeben wurde, und die Schwelle für eine Antwort war ein Anstieg um das 1,5-Fache in einem einzigen Replikat, schwächer als die Dreifach-Schwelle der Lungenstudie weiter oben. Es sagt auch nicht, auf welcher Hälfte das reaktive Stück sitzt, auf dem RET-Abschnitt, den wir teilen, oder auf der Partnerhälfte, die wir nicht teilen: Niemand hat es lokalisiert. Was es sagt, ist, dass dies keine Einzelbeobachtung in einer einzigen Arbeit ist.

Die Messung selbst ist nicht hypothetisch, und dabei will ich genau sein, nicht dramatisch. Immunopeptidomik ist an Proben von einigen Dutzend Milligramm veröffentlicht worden, mit einer Ionenmobilitätsstufe, die genau für das Problem des zu geringen Materials gebaut ist, und jedes Kandidatenpeptid wurde anschließend gegen einen synthetischen Standard bestätigt; dieselbe Arbeit hat die Methode auch an Zelllinien ausgeführt, und das ist der Weg, der mir offensteht (Minegishi, Commun Biol 2022 ). Das Hindernis ist also nicht, dass niemand weiß, wie es geht. Es ist, dass ich diesen Schritt nicht einzeln angeboten gefunden habe, für jemanden, der mit Daten statt mit Gewebe kommt, und die Gruppen, die ihn veröffentlichen, führen ihn in ihren eigenen Pipelines aus. Eine Anfrage ist am 25. Oktober hinausgegangen und bislang ohne Antwort. Als Weg schreibe ich sie nicht auf, solange niemand antwortet.

Gewebe wächst im Paraffin nicht nach. Daten werden von allein nicht besser. Die Frage ist einfach: Baue ich den Impfstoff mit dem, was ich habe, oder nicht?

Noch etwas, das ich nicht verschweigen will. Der Zellklon, der die Fusion trägt, ist höchstwahrscheinlich die größte Population in meinem Tumor. Ob es weitere brauchbare Ziele gibt, weiß ich nicht: Genau die Analyse, die das beantwortet hätte, ist gescheitert.

Für die meisten heißt KI: ein Chat. Für mich sind es zwei Werkzeuge, die ich Monat für Monat bezahle: Claude von Anthropic und Codex von OpenAI. Mit ihnen habe ich Code ausgeführt, mehr als 50 GB Sequenzierdaten durchgearbeitet und ein Modell die Arbeit des anderen prüfen lassen. Schwierig ist nicht, eine Antwort zu bekommen, sondern zu erkennen, wann sie gut genug ist, um danach zu handeln: jede Aussage an eine Quelle gebunden, jede Zahl nachgerechnet, jede Schlussfolgerung durch das zweite Modell geprüft.

Alles, was als von mir berechnet gekennzeichnet ist, ist meine eigene Analyse, orientierend, und muss unabhängig bestätigt werden. Es ersetzt kein Laborergebnis. Akkreditierte Ergebnisse sind als solche gekennzeichnet.