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泌乳初期の乳房炎の予防法として、抗生物質の投与による乾乳療法を行うことがあります。泌乳期の終わりに長期間作用型の乳房内注入剤を投与することには、2つの機能があります。1つは、乾乳時で現在ある感染を排除すること、もう1つは、乾乳期および泌乳初期の新規感染を防ぐことです(Cameron et al., 2014; Halasa et al., 2009)。数年前まで、ほとんどの牛は抗生物質を使って乾牛移行されていました。しかし、抗生物質の使用は、細菌群に対して選択的圧力をかけるため、抗菌薬耐性の発達に寄与しています(Landers et al., 2012)。

指標としての体細胞数

選択的な乾牛治療は、乾乳前の乳量と体細胞数（SCC）など、さまざまな指標に基づいて実施できます。乾乳療法（選択的乾乳療法）のための抗生物質投与の可否を判断するには、採乳時の体細胞数測定から実際に乾乳するまで時間がかかるため、3〜6週間に一度の検査では正確な情報が得られないという指摘があります。体細胞数は泌乳期間末期に増大することが知られています(KNMVD, 2013)。この増加は、乳量の低下が原因である可能性が高く、結果として体細胞の濃度が高くなります(Green et al., 2006)。さらに、牛の健康状態は乾乳直前に大きく変化する可能性があり、適切な治療法の決定に影響を与える可能性があります。

慢性（無症状性）乳房炎の牛は、細胞数が変動することがよくあります(De Haas et al., 2004)。.細胞数の毎日の測定は、このような状態の牛を特定するのに役立ちます(Dalen et al., 2019)。Milk Quality Control Cell Count (MQC-C) は、特に測定頻度が高いため、個々の牛の乳房の健康状態を監視するための優れたツールです(Deng et al., 2020)。慢性（無症状性）乳房炎の牛は、体細胞数が変動するため、乳生産記録（MPR）で必ずしも検出されるとは限りません。しかし、MQC-Cによる測定は毎日実施できるため、体細胞数のパターンの変動を検出することができます。

Lely MQC-Cで頻繁なスクリーニングを実現

MQC-Cは、（自然な）日々の変動を考慮に入れた個々の牛のSCCプロファイルを構築することができます。SCCプロファイルのパターンが異なると、乳房炎発症の早期診断が可能になり、より良いサポートを受けることができます。頻繁な測定と、関連するすべての乳房健康パラメータ（健康レポートに含まれるものなど）を他のパラメータ（電気伝導率や乳量など）と組み合わせて乳房の健康プロファイルの利用できるようにすると、効果的な選択的乾牛治療への移行に役立ちます。

結論

Lelyは、牛が乾乳に移行する準備をする際にサポートします。泌乳末期になると、搾乳量と濃厚飼料給与量を自動的に減らす（つまり乳量を減らす）ことで実践しています。例えば、MQC-Cからのセンサーデータを追加使用すると、牛の乳房健康状態を把握し、酪農家が牛ごとに乾乳処理を行うのをサポートできます。

Cameron, M., McKenna, S. L., MacDonald, K. A., Dohoo, I. R., Roy, J. P., & Keefe, G. P. (2014). Evaluation of selective dry cow treatment following on-farm culture: Risk of postcalving intramammary infection and clinical mastitis in the subsequent lactation. Journal of Dairy Science, 97(1), 270–284. https://doi.org/10.3168/jds.2013-7060

Dalen, G., Rachah, A., Nørstebø, H., Schukken, Y. H., & Reksen, O. (2019). The detection of intramammary infections using online somatic cell counts. Journal of Dairy Science, 102(6), 5419–5429. https://doi.org/10.3168/jds.2018-15295

De Haas, Y., Veerkamp, R. F., Barkema, H. W., Gröhn, Y. T., & Schukken, Y. H. (2004). Associations between pathogen-specific cases of clinical mastitis and somatic cell count patterns. Journal of Dairy Science, 87(1), 95–105. https://doi.org/10.3168/jds.S0022-0302(04)73146-X

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

Green, L. E., Schukken, Y. H., & Green, M. J. (2006). On distinguishing cause and consequence: Do high somatic cell counts lead to lower milk yield or does high milk yield lead to lower somatic cell count? Preventive Veterinary Medicine, 76(1–2), 74–89. https://doi.org/10.1016/J.PREVETMED.2006.04.012

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KNMVD. (2013). Richtlijn Antimicrobiële middelen bij het droogzetten van melkkoeien. https://www.knmvd.nl/app/uploads/2018/07/RICHTLIJN-DROOGZETTEN-MELKKOEIEN.pdf

Landers, T. F., Cohen, B., Wittum, T. E., & Larson, E. L. (2012). A Review of Antibiotic Use in Food Animals: Perspective, Policy, and Potential. Public Health Reports, 127, 4–22. https://doi.org/10.1177/003335491212700103