Witowski, J., Zeng, K. G., Cappadona, J., Elayoubi, J., Choucair, K., Chiru, E. D., Chan, N., Kang, Y., Howard, F., Ostrovnaya, I., Fernandez-Granda, C., Schnabel, F., Steinsnyder, Z., Ozerdem, U., Liu, K., Abdulsattar, W., Zong, Y., Daoud, L., Beydoun, R., Saad, A. M., Thakore, N., Sadic, M., Yeung, F., Liu, E., Hill, T., Swett, B., Rigau, D., Clayburn, A. J., Speirs, V., Vetter, M., Sojak, L., Muenst, S., Baumhoer, D., Pan, J., Makmur, H., Teo, S., Pak, L. M., Angel, V., Zilenaite-Petrulaitiene, D., Laurinavicius, A., Klar, N., Piening, B. D., Bifulco, C., Jun, S., Yi, J. P., Lim, S. H., Brufsky, A., Esteva, F. J., Pusztai, L., LeCun, Y., Geras, K. J. (2026). Multi-modal AI for comprehensive breast cancer prognostication. Nature Communications. https://doi.org/10.1038/s41467-026-73088-y