肺癌是全球癌症死亡的主要原因,存活率极低,其中非小细胞肺癌（NSCLC）是肺癌的最大亚群,约占病例总数的85%且总生存率很极低,5年生存率仅为24%。近年来,随着PET/CT成像技术日益成熟,高通量测序技术的发展,获得基因表达谱变得较为方便,促进了基因特征的鉴定,这也为NSCLC的二级预防提供了充足准备。本实验共纳入160例NSCLC患者的放射基因组学数据,包括PET/CT图像、临床信息和RNA-seq数据。患者按照有无RNA-seq数据被分为训练组（108例有RNA-seq数据可用,随访期间有39例死亡）和测试组（52例无RNA-seq数据可用,随访期间有15例死亡）。实验流程首先通过特征挑选从普通患者的5268条RNA序列中筛选出9条RNA序列,接着参考PET/CT容量预后指数（PVP）模型方法将9个RNA序列整合为一个一维变量,即RNA预后指数。其次,依据训练数据的PET/CT和肿瘤掩膜图像,提取放射组学特征,并使用F检验方法降低特征维数。基于RNA指数选择的放射组学特征构建支持向量回归模型（SVR,使用Scikit-learn python包）。利用训练好的SVR模型预测52例患者的RNA预后指标。最后采用Cox比例风险模型评估分析RNA合成指数的预后价值。检验的最终结果显示,在训练数据的多因素Cox比例风险模型中,RNA预后指标与患者总生存期显著相关（风险比（HR）=2.602,P＜0.001）。在测试数据的单因素Cox比例风险模型中RNA预后指数预测值与患者总生存期HR达到7.155,P-value值小于0.05,并且多因素生存分析中HR=8.8038,P-value值小于0.05,此结果证明RNA合成指数也与患者生存时间显著相关。此外为了证明RNA合成指数在多模态融合实验中对NSCLC患者复发预测的潜力。本研究将预测得到的52例患者RNA合成指数作为特征纳入NSCLC复发实验研究。基于3D卷积网络模型进行二分类实验,结果证明,综合RNA合成指数,影像和临床三种模态数据,AUC可达到0.70,相较于非RNA合成指数的方法,AUC提高约10%。本研究证明RNA合成指数在生存预后和复发研究中,都具有显著性的医学意义。