El recuento de células somáticas del control de calidad de la leche (MQC-C)
El Lely MQC-C es una característica adicional del Lely Astronaut que facilita la detección precoz de la mastitis. El dispositivo toma una muestra de leche y le añade un líquido reactivo. El recuento de células somáticas se genera a partir de la viscosidad de la muestra. Esta prueba se basa en el mismo principio que la prueba de California para la mastitis. En esta prueba se recogen muestras de leche y, tras añadir un reactivo, se deja espesar la mezcla. Cuantas más células (inflamatorias) estén presentes en la leche, más espesa se vuelve la muestra.
El MQC-C lleva a cabo una prueba cada tres ordeños (con Smart Sampling). No obstante, en caso de que la prueba derive en un SCC alto (>250.000 células/ml), el MQC-C toma una muestra de cada ordeño para generar un perfil más detallado de la salud de la ubre. La prueba MQC-C es una herramienta de cribado, es decir, indica una posible enfermedad. Realizar una medición en un laboratorio puede tardar hasta 6 semanas. La medición frecuente del SCC con la ayuda del MQC-C permite realizar un seguimiento de la salud de las ubres para cada vaca (Deng et al., 2020).
Detección rápida de la mastitis (sub)clínica
Es fundamental realizar un control estrecho de la salud de las ubres de cada vaca para poder identificar las vacas en las primeras fases de una infección intramamaria, así como para poder iniciar oportunamente el correspondiente tratamiento y la evaluación de la recuperación. Con el Lely Astronaut, los ganaderos disponen de sistemas de sensores en línea para detectar por la leche qué vacas sufren una infección intramamaria (Sørensen et al., 2016).
Ciertas investigaciones han revelado que el rendimiento de un sistema de detección de la mastitis mejora cuando la información del recuento de células somáticas se añade a un modelo de detección que usa información sobre la conductividad (Kamphuis et al., 2008; Kaşikçi et al., 2012). Lely Horizon (informe 10, 12 y 23) combina la información de todos los sensores de leche del Astronaut (conductividad, color, temperatura, velocidad de ordeño, producción de leche, tiempos de ordeño, tiempos muertos de ordeño, mediciones de grasa y proteínas) y procesa esta información en las tareas de salud de las ubres. El ganadero recibe puntual notificación de cualquier cambio, lo que permite mejorar los tiempos de recuperación ya que las vacas en las primeras fases de una infección mamaria son identificadas rápidamente.
Conclusión
El MQC-C es una magnífica herramienta para identificar aquellas vacas con una infección intramamaria, ya que es importante para una buena recuperación iniciar el tratamiento cuanto antes.
Deng, Z., Hogeveen, H., Lam, T. J. G. M., van der Tol, R., & Koop, G. (2020). Performance of Online Somatic Cell Count Estimation in Automatic Milking Systems. Frontiers in Veterinary Science, 7(April). https://doi.org/10.3389/fvets.2020.00221
Halasa, T., Huijps, K., Østerås, O., & Hogeveen, H. (2007). Economic effects of bovine mastitis and mastitis management: A review. The Veterinary Quarterly, 29(1), 18–31. https://doi.org/10.1080/01652176.2007.9695224
Hogeveen, H., Steeneveld, W., & Wolf, C. A. (2019). Production Diseases Reduce the Efficiency of Dairy Production : A Review of the Results, Methods, and Approaches Regarding the Economics of Mastitis. Annual Review of Resource Economics, 11, 289–312. https://doi.org/10.1146/annurev-resource-100518-093954
Kamphuis, C., Sherlock, R., Jago, J., Mein, G., & Hogeveen, H. (2008). Automatic Detection of Clinical Mastitis Is Improved by In-Line Monitoring of Somatic Cell Count. Journal of Dairy Science, 91(12), 4560–4570. https://doi.org/10.3168/jds.2008-1160
Kaşikçi, G., Çetin, Ö., Bingöl, E. B., & Gündüz, M. C. (2012). Relations between electrical conductivity, somatic cell count, California mastitis test and some quality parameters in the diagnosis of subclinical mastitis in dairy cows. Turkish Journal of Veterinary and Animal Sciences, 36(1), 49–55. https://doi.org/10.3906/VET-1103-4
Schukken, Y. H., Wilson, D. J., Welcome, F., Garrison-Tikofsky, L., & Gonzalez, R. N. (2003). Monitoring udder health and milk quality using somatic cell counts. Veterinary Research, 34, 579–596. https://doi.org/10.1051/vetres
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Sørensen, L. P., Bjerring, M., & Løvendahl, P. (2016). Monitoring individual cow udder health in automated milking systems using online somatic cell counts. Journal of Dairy Science, 99(1), 608–620. https://doi.org/10.3168/jds.2014-8823