[论文解读] Single-Node Wilson--Cowan Model Accounts for Speech-Evoked $γ$-Band Deficits in Schizophrenia

Zhengdi Zhang, Yan Xu+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 21, 2026

Neural dynamics and brain function被引用 0

一句话总结

本文将精神分裂症中的言语诱发伽玛缺陷与兴奋-抑制工作点及增益的变化联系起来，使用耳蜗启发的前端结合Wilson–Cowan模型，比较健康、SCZ-言语和SCZ-语义条件。

ABSTRACT

Cortical gamma ($γ$)-band activity reflects local excitation-inhibition (E/I) balance. In schizophrenia (SCZ), reduced task-evoked gamma suggests altered E/I dynamics, but it is unclear whether differences stem from input properties or systematic shifts in E/I operating point and gain. We coupled a cochlear-inspired speech front end to a Wilson-Cowan E/I model to simulate gamma responses across three conditions: Healthy, SCZ-speech, and SCZ-semantics. Metrics included event-related spectral perturbation (ERSP$_γ$) and threshold-time fraction ($γ%$). A stable hierarchy emerged: Healthy(speech/semantics) $>$ SCZ(speech) $>$ SCZ(semantics), robust under equal-energy control and gain perturbations. Network dynamics coincided with single-node solutions, supporting interpretability. Pharmacological analogs showed bidirectional effects: reduced inhibition lowered $γ$, while reduced excitation increased $γ$, with no self-sustained oscillations. Findings indicate SCZ gamma deficits align more with shifts in E/I operating point and gain than input differences. This pipeline provides a testable, reusable mechanistic framework for speech-evoked gamma and a baseline for cross-population studies.

研究动机与目标

• 用紧凑、可解释的模型将言语结构通过E/I平衡与伽玛带活动连接起来。
• 将耳蜗启发的前端与Wilson–Cowan群体模型结合，模拟伽玛响应。
• 评估输入能量和增益扰动对跨语言预测的鲁棒性。
• 比较健康与精神分裂症条件下的言语和语义处理，识别伽玛缺陷的机制驱动因素。

提出的方法

• 使用耳蜗启发的言语前端为Wilson–Cowan模型提供伽玛调制驱动。
• 采用具有特定时间常数、增益和Sigmoid非线性的单节点E/I Wilson–Cowan系统。
• 在同步流形上建立多通道网络与单节点系统的等价性。
• 从仿真响应的带限包络中定义两种伽玛指标ERSP_γ和γ% 。
• 进行鲁棒性分析，包括等能量对照和增益扰动扫描，以及对E/I参数的药理学启发扰动。

实验结果

研究问题

• RQ1 精神分裂症中的言语诱发伽玛带响应是由输入差异还是E/I工作点与增益的变化所致？
• RQ2 简化的Wilson–Cowan模型是否能够再现跨语言中的健康与SCZ在言语和语义处理方面的差异？
• RQ3 伽玛指标对能量归一化和输入-增益扰动是否鲁棒？
• RQ4 药理学样扰动对模型中的伽玛指标具有何种方向性影响？
• RQ5 多通道网络在不损失可解释性的前提下能否简化为单节点模型？

主要发现

• 在六种语言中始终存在健康-言语/语义 > SCZ-言语 > SCZ-语义的稳定层级。
• ERSP_γ和γ%捕捉相同的排序，在计划的对比（健康>SCZ和SCZ-言语>SCZ-语义）上高度显著。
• 在同步性条件下，多通道网络等价于单节点Wilson–Cowan系统，验证了简化并支持可解释性。
• 等能量归一化和增益扰动并未推翻主要排序，表明对输入能量差异具有鲁棒性。
• 药理学样扰动呈现双向效应：抑制降低伽玛，激发降低则增加伽玛，与E/I框架预测一致。
• 稳定性分析显示健康轨迹在不稳定区间的时间比SCZ-言语多，且分支性质在各语言间保持不变。