Le cellule somatiche del latte (SCC, cellule/mL) rappresentano un parametro utilizzato nei sistemi di monitoraggio delle performance delle specie lattifere in tutto il mondo come indicatore di qualità e salute della mammella nel bestiame [Finocchiaro 2018; Franzoi et al. 2020; Costa, Negrini, Campanile et al.2020]. In molti paesi, le normative sulle caratteristiche igienico-sanitarie del latte applicano una soglia massima di SCC al latte bovino destinato al consumo umano diretto. Ad esempio, in Europa, Nuova Zelanda, Canada e Australia, questo limite è di 400.000 cellule/mL, mentre negli USA raggiunge le 750.000 cellule/mL [Norman et al. 2011; Sharma et al.2011]. Per quanto riguarda il latte di bufala, la normativa europea disciplina solo la carica batterica, che non deve superare le 500.000 unità formanti colonia/mL a 30°C quando il latte è destinato alla produzione di formaggi a latte crudo (Regolamento UE n. 853/2004 2004). L’Italia è uno dei principali paesi mediterranei ad allevare bufale, insieme a Turchia ed Egitto [Borghese e Moioli 2002]. In questi paesi il latte di bufala viene utilizzato prevalentemente per la produzione di formaggi freschi e altri prodotti caseari, come mozzarelle, burro chiarificato e domiati, e molti di questi hanno acquisito il marchio “Denominazione di Origine Protetta” (DOP) dall’Unione Europea.

Nelle bufale, nell’ambito dei controlli ufficiali del latte, il parametro SCC viene generalmente monitorato solo a livello di latte individuale. Infatti, nonostante elevate SCC siano associate ad una ridotta capacità di coagulazione del latte di bufala [Guccione 2013], come nei bovini [Franzoi et al., 2020], la maggior parte dei sistemi di pagamento delle industrie casearie non tiene conto di questa caratteristica. I controlli funzionali, in inglese test-day (TD), consentono il monitoraggio della salute della mammella lungo i giorni di lattazione (GIL); tuttavia, l’attuale indice di selezione ufficiale della bufala mediterranea italiana tiene conto solamente di: morfologia della mammella (24%), arti e piedi (20%), produzione di latte cumulata a 270 giorni (21%), percentuale di grasso media a 270 giorni (15%) e percentuale di proteina media a 270 giorni (20%; Associazione Nazionale Allevatori Specie Bufalina 2019). Ad oggi, la SCC non viene quindi contemplata nemmeno nell’indice di selezione ai fini di miglioramento genetico.

Questo accade perché la mastite è spesso subclinica nella bufala; l’infiammazione resta quindi latente, con assenza di segni clinici, e spesso può cronicizzare [Sharma e Sindhu 2007; Guccione 2013]. Per quanto riguarda i patogeni responsabili delle infezioni, prima, e delle infiammazioni, poi, è stato osservato come in circa metà dei casi solo un unico patogeno venga isolato e risulti responsabile (International Dairy Federation 2008).

Diversi studi hanno analizzato le fonti di variazione fenotipica delle SCC del latte bufalino [Sahin et al. 2017, 2019]. Nonostante ciò, ancora non è stato raggiunto un consenso unanime circa il livello di SCC fisiologico e la soglia di attenzione e di rilevazione della mastite in questa specie. Inoltre, l’allevatore di bufale “medio”, così come il personale addetto alla mungitura, può mancare di sensibilità legata al tema delle SCC. Si rende quindi indispensabile ed auspicabile un’appropriata formazione relativa alle modalità di monitoraggio della salute della mammella (International Dairy Federation 2008).

In questo contesto, misurazioni ripetute ed oggettive sulle performance delle bufale, inclusa la valutazione delle SCC, possono rivelare soggetti con potenziali problemi alla mammella che necessitano di sorveglianza specifica, trattamenti mirati e management ad hoc, come ad esempio la mungitura separata. Recentemente Costa, Neglia, Campanile et al. [2020] hanno studiato le SCC nella popolazione bufalina italiana e hanno riscontrato che il 28,4% delle bufale primipare aveva un valore medio di SCC lungo la lattazione ≥ 200.000 cellule/mL. Tale percentuale risultava maggiore nelle bufale dal sesto ordine di parto in poi (39%). Pertanto, è chiaro che l’uso di un unico cut-off per le SCC potrebbe avere alcune limitazioni, ma per esigenze pratiche di routine sarebbe molto più facile adottare un’unica soglia, riferita magari al latte di massa piuttosto che al latte individuale [Guccione 2013].

Alcuni studi sul latte bovino hanno proposto diversi fenotipi basati sui TD ripetuti entro vacca con valori di SCC a disposizione. Green et al. (2004) hanno riferito che il livello massimo di SCC osservato durante la lattazione e la variabilità dello stesso erano indicatori più efficienti per la predizione della mastite clinica rispetto a valori di SCC medi per lattazione. In Canada, Koeck et al. (2012) ha mostrato come la percentuale di TD con SCC >200.000 e con >500.000 cellule/mL erano in grado di diagnosticare la patologia nelle bovine di razza Frisona. Tutti gli studi di cui sopra hanno dimostrato che i caratteri legati alla variabilità di SCC piuttosto che il singolo TD sono generalmente molto informativi e possono apportare informazioni circa la gravità della mastite in corso.

Sulla base dell’esperienza maturata nel bovino da latte, si è reso possibile traslare il medesimo approccio nella bufala ad indirizzo lattifero in modo da individuare, studiare e validare nuovi fenotipi utili potenzialmente sia per fini manageriali che genetici. Pertanto, uno degli scopi del progetto STRABUF è stato quello di indagare la variazione fenotipica dei caratteri derivati dalle SCC nel latte delle bufale allevate nell’area di produzione della Mozzarella di Bufala Campana DOP.

Attraverso l’impegno del partner E1 (ARAC) sono stati raccolti tutti i dati relativi alle aziende sottoposte a controllo funzionale tra il 2013 e il 2017. In particolare, erano a disposizione 1.414.449 TD di 106.388 bufale allevate in 386 aziende. Queste ultime erano collocate tra l’Italia centrale e meridionale, nell’ambito della zona riconosciuta dal disciplinare DOP. Per ciascun TD erano disponibili, oltre alle informazioni sulla produzione di latte giornaliera (Milk Yield – MY), anche la data di nascita e di parto della rispettiva vacca, i GIL, e l’ordine di parto. Ogni TD era accompagnato dalle relative caratteristiche qualitative del latte analizzate presso il laboratorio ARAC di Benevento attraverso la tecnologia del medio-infrarosso con curve di calibrazione bufalo-specifiche installate nel dispositivo in dotazione, ossia il MilkoScan ™ FT6000 (Foss Electric A / S, Hillerød, Danimarca). I parametri di composizione comprendevano il contenuto di grasso (Fat Content – FC), proteina (Protein content – PC) e lattosio (Lactose content – LC). Il valore di SCC è stato invece determinato tramite influorescenza ottica con il dispositivo Fossomatic (Foss Electric A/S, Hillerød, Danimarca). In accordo con le linee guida dell’Associazione Italiana Allevatori (AIA, 2020) e dell’International Committee for Animal Recording (ICAR, 2017), le bufale in lattazione sono state campionate ogni 4 o 6 settimane durante la lattazione. Generalmente negli allevamenti bufalini iscritti ai controlli funzionali dell’area DOP gli animali sono allevati in stabulazione libera con accesso al paddock, sono alimentati con razione a piatto unico unifeed, e sono tipicamente divisi in gruppi a seconda della fase di lattazione.

Prima dell’analisi dei dati, è stato effettuata una pulizia dei dati al fine di rimuovere valori anomali od errati. Sono stati selezionate per lo studio solo le bufale tra il primo e il sesto ordine di parto che avessero avuto un’età al primo parto compresa tra 24 e 55 mesi. Al fine di garantire la massima variabilità per il carattere SCC, sono stati mantenuti i TD con valori compresi tra 1.000 e 10.000.000 cellule/mL. Per quanto riguarda invece MY, FC, PC, e LC sono stati esclusi i valori outlier (media ±3 deviazioni standard). Inoltre, sono stati presi in considerazione soltanto i TD compresi tra il 5° e il 400° GIL. Dopo le restrizioni, la mediana delle SCC era pari a 70.000, 88.000, 94.000, 97.000, 99.000 e 96.500 cellule/mL negli ordini di parto 1, 2, 3, 4, 5 e 6, rispettivamente. Al fine di normalizzare la distribuzione di SCC, è stata adottata una trasformata logaritmica che ha consentito il calcolo di un punteggio di SCC (SCS). Tale trasformazione è stata effettuata avvalendosi della convenzionale formula proposta da Ali e Shook (1980):

SCS=3+log2(SCC/100.000)

Per derivare i fenotipi riferiti alla prima metà della lattazione (primi 150 GIL), sono stati considerati solo quei TD rilevati tra il 5° e il 150° GIL e sono state prese in considerazione solo le lattazioni in cui vi erano almeno 5 TD, con il primo TD disponibile effettuato entro 35 giorni dal parto. Il database finale usato per la derivazione dei fenotipi e per le analisi statistiche conteneva 232.669 TD relativi a 45.312 lattazioni (5-150 GIL) in 35.623 bufale allevate in 324 allevamenti. L’intervallo tra due TD consecutivi è stato mediamente di circa 30 giorni.

In Tabella 1 sono riportati i fenotipi derivati da SCC e/o da SCS. La media (SCS150) e la deviazione standard (SCS_SD150) di SCS nei primi 150 DIM sono stati calcolati per tutte le lattazioni di ogni bufala come segue:

dove:

Xi è il valore di SCS nel TD;
x ̅ è la media entro lattazione di tutti i TD SCS (minimo 5);
n è il numero totale di TD SCS disponibili entro la lattazione.

Lo stato di infiammazione (severity, SEV150) è stata calcolato come segue:

dove:

nH è il numero di TD SCC >200.000 cellule/mL nei primi 150 GIL;
nT è il numero totale di TD SCC disponibili nei primi 150 DIM per ogni lattazione.

Tabella 1. Parametri derivati dalle SCC per ogni lattazione.

Parametro Definizione
SCS 150Media di SCS basata su almeno 5 TD disponibili nei primi 150 GIL.
SCS_SD 150Deviazione standard di SCS basata su almeno 5 TD disponibili nei primi 150 GIL.
SEV 150Rapporto tra numero di TD con elevate SCC (>200.000 cellule/mL) e numero totale TD (almeno 5) nei primi 150 GIL.

La soglia usata per il calcolo di SEV150 (200.000 cellule/mL) è stata scelta sulla base della letteratura esistente [Dhakal 2006; Moroni et al. 2006; Tripaldi et al.2010; Guccione. 2013; Costa, Neglia, Campanile et al. 2020]. Per ciascuna lattazione, sia la media che la deviazione standard (DS) dei caratteri (MY, FP, PP e LP) sono state calcolate in modo simile utilizzando tutti i TD disponibili (almeno 3) nei primi 150 GIL. Sono state calcolate le correlazioni di Pearson di SCS150 e SCS_SD150 e le correlazioni di Spearman di SEV150 con tutti gli altri parametri utilizzando il software SAS v.9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC).

Per l’analisi fenotipica di SCS150, SCS_SD150 e SEV150 è stato utilizzato il seguente modello lineare:

yijklmn = μ + Pi + Sj + Yk + (P × S)ij + Hl + Bm(Hl) + eijklmn

dove:

yijklmn è il valore a lattazione di SCS150, SCS_SD150 o SEV150;
µ (interetta) è la media della popolazione;
Pi è l’effetto fisso dell’ordine di parto (i = da 1 a 6);
Sj è l’effetto fisso della stagione di parto (j = inverno – da dicembre a febbraio, primavera – da marzo a maggio, estate – da giugno ad agosto, autunno – da settembre a novembre);
Yk è l’effetto fisso dell’anno di nascita della bufala (k= dal 2003 al 2015);
(P × S)ijè l’interazione tra gli effetti fissi Pi e Sj;
Hl è l’effetto random dell’azienda (l= da 1 a 324);
Bm(Hl) è l’effetto random della bufala (m= da 1 a 35,623) presente all’interno dell’azienda;
eijklmn è l’errore residuo del modello.

Per l’analisi ci si è avvalsi della procedura HPMIXED implementata nel software SAS v.9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC). Le comparazioni multiple tra le medie dei minimi quadrati stimate (LSM) sono state testate secondo il test di Bonferroni (p<.05).

Nel 15,3% delle lattazioni valutate, le SCC al primo TD (<35 GIL) erano superiori a 200.000 cellule/mL, probabilmente a causa dei valori fisiologici elevati di SCC che normalmente si osservano subito dopo il parto. Costa, Neglia, Campanile et al. (2020) hanno osservato che il 65,98% delle bufale primipare aveva almeno un TD con SCC pari o superiore a 200.000 cellule/mL nella lattazione, e questa percentuale era addirittura pari a 72,12% negli animali al quinto ordine di parto. Nello stesso studio, gli autori hanno riferito che una percentuale rilevante di animali mostrava livelli elevati di SCC (≥200.000 cellule/mL) per quasi tutta l’intera lattazione, ossia: il 28,36% di bufale primipare ed il 39,05% di bufale al sesto ordine di parto. Oltre che tra specie e tra razze, il valore fisiologico basale di SCC può variare tra le aziende, a causa del diverso management. Pertanto, l’uso di una soglia fissa per le SCC, come ad esempio 200.000 cellule/mL, può essere discutibile; tuttavia, è importante sottolineare che l’obiettivo generale degli allevatori e dell’industria lattiero-casearia è ridurre le SCC (quindi SCS) per ottimizzare le caratteristiche tecnologiche del latte e la resa in formaggio e migliorare lo stato di salute degli animali. Pertanto, un potenziale indice di selezione per migliorare la salute della mammella nella bufala dovrebbe definire nuovi indicatori in grado di tenere conto sia della media che della variabilità delle SCC in questa specie.

Tabella 2. Statistiche descrittive dei parametri nelle 45.312 lattazioni (primi 150 GIL).

CarattereMediaCoeff. Di Variazione, %MedianaMinMax
 SCS1502.842.322.64−1,718.27
 SCS_SD1501.2553.481.130.025.72
 SEV1500.15152.310.201

Le statistiche descrittive dei caratteri derivati da SCC, di MY e dei parametri di composizione sono presentate in Tabella 2. Il valore medio di SCS150 (2,80) corrispondeva a 87.055 cellule/mL; tale valore, insieme al valore medio osservato per SCS_SD150 (1.25), hanno mostrato risultati speculari a quelli riportati da Bobbo et al. (2018) per vacche Frisone primipare. Infatti, tali autori riportavano SCS150 e SCS_SD medi (5–305 GIL) di 2,66 e 1,29, rispettivamente. La DS di SCS nei primi 150 GIL può essere un indicatore efficiente di valori anomali e presenza di picchi, e quindi può essere utile per identificare bufale con SCS instabile (indesiderato), indipendentemente dal livello basale di SCC. Tra i tre parametri derivati da SCC, SEV150 ha mostrato il coefficiente di variazione più alto (152,31%). Ancora una volta, questi risultati concordano con i risultati di Bobbo et al. (2018), dove la severità nella vacca da latte era in media di 0,14 e presentava la variabilità più elevata tra tutti i caratteri derivati da SCC. Circa il 47% delle lattazioni non ha mostrato TD SCC >200.000 cellule/mL nei primi 150 DIM, il che significa che il restante 53% aveva almeno 1 TD con SCC >200.000 cellule/mL. Se si considera la soglia di 200.000 cellule/mL proposta da Tripaldi et al. (2010), ciò significa che si è verificato almeno un evento di infiammazione della mammella nel 53% delle lattazioni.

Le correlazioni di Pearson tra i caratteri sono riportate in Tabella 3. La correlazione più forte (0,85; p<.05) è stata stimata tra SCS150 e SEV150, mentre erano deboli seppur significative le associazioni tra SCS150 e SCS_SD150 (0,15; p<.05) e SCS_SD150 e SEV150 (0,28; p<.0). Nella vacca Frisona, Bobbo et al. (2018) hanno stimato una correlazione leggermente inferiore (0,70) tra SCS150 e severità, e associazioni leggermente più forti tra SCS150 e SCS_SD (0.20) e tra severità e SCS_SD (0,42) rispetto a questo studio. Ciò è legato alla diversa specie considerata e all’arco temporale considerato (5-305 GIL). Le correlazioni ottenute suggeriscono che ognuno dei tre parametri derivati dalle SCC può fornire ulteriori informazioni sullo stato di salute della mammella degli animali, in quanto le correlazioni fra loro sono < 1.

Tabella 3. Correlazioni1 (p≤ .05) di Pearson (SCS150 e SCS_DS150) e di Spearman (SEV150).

CarattereSCS150SCS_SD150SEV150    
SCS_SD1500.15..
SEV1500.850.28.

Tutti gli effetti fissi inclusi nel modello statistico spiegavano significativamente i tre parametri derivati dalle SCC, con la sola eccezione dell’interazione tra ordine e stagione di parto per SCS_SD150. In particolare, i p-values degli effetti fissi risultavano essere in generale <.001 per SCS150 e SCS_SD150 e <.01 per SEV150. La proporzione di varianza spiegata dagli effetti random ha indicato che la variazione dei caratteri era più attribuibile all’effetto “azienda” piuttosto che all’effetto “bufala” in sé (Tabella 4); questo potrebbe suggerire che maggiori sforzi dovrebbero essere volti alla prevenzione in stalla piuttosto che alla cura e al trattamento degli animali problematici, in quanto il fattore chiave per una riduzione efficiente delle SCC nel latte è il management aziendale.

Le LSM di SCS150, SCS_SD150 e SEV150 per gli effetti fissi di ordine e stagione di parto sono mostrati in Tabella 4. Sia SCS150 che SEV150 erano più elevati al quinto e al sesto ordine di parto e più bassi nelle primipare, viceversa il valore massimo di SCS_SD150 (1,44 ± 0,02) è stato stimato nelle primipare e decresceva al progredire dell’ordine di parto delle bufale. Ciò ha suggerito che la variabilità (ossia DS) di SCS nella bufala diminuisce quando aumenta il suo valore medio. In altri termini, nelle primipare si osserva un valore tendenzialmente medio più basso di SCS, ma c’è al contempo anche più variabilità.

Per quanto riguarda la stagione di parto, i risultati hanno evidenziato che le bufale che partoriscono in primavera ed in estate hanno un SCS150 significativamente più basso nei primi 150 GIL rispetto alle bufale che partoriscono in autunno ed inverno (Tabella 4); per SCS_SD150, invece, valeva il contrario: le LSM più elevate sono state stimate per bufale che partorivano in primavera ed estate rispetto a quelle che partorivano in autunno ed inverno (Tabella 4).

Tabella 4. LSM ± errore standard dei parametri derivati da SCC per gli effetti fissi dell’ordine e della stagione di parto. Differenze significative (p<.05) entro carattere sono indicate con le letterine. Viene riportata anche la varianza fenotipica totale (σ2p) e la percentuale (%) della varianza spiegata dagli effetti random.

Parametro stimatoSCS150SCS_SD150SEV150    
LSM
Ordine di parto
  12.27f ± 0.051.44a ± 0.020.16e ± 0.01
  22.57e ± 0.051.36b ± 0.020.20e ± 0.01
  32.75d ± 0.051.29c ± 0.020.22d ± 0.01
  42.94c ± 0.051.22d ± 0.020.25c ± 0.01
  53.09b ± 0.051.18e ± 0.020.27b ± 0.01
  63.20a ± 0.051.12f  ±  0.020.28a ± 0.01
Stagione di parto
  Inverno2.84a ± 0.051.23b ± 0.010.23ab ± 0.01
  Primavera2.73b ± 0.051.29a ± 0.010.22ab ± 0.01
  Estate2.76b ± 0.051.30a ± 0.010.23b ± 0.01
  Autunno2.87a ± 0.051.24b ± 0.020.24a ± 0.01
σ2p1.530.450.08
Percentuale di σ2p
  Azienda38.196.3532.11
  Bufala (azienda)11.120.0011.89
  Residuo50.6993.6556.00

Le LSM dei tre parametri stimate per l’effetto dell’anno di nascita delle bufale sono illustrate in Figura 1. Nel complesso, i risultati hanno suggerito che il livello medio di SCS nella prima metà della lattazione è in aumento nella popolazione mentre tende leggermente a diminuire la variabilità del carattere (Figura1).

Figura 1. LSM (± errore standard) dei parametri investigati per l’effetto fisso dell’anno di nascita della bufala.

 

In generale, è importante evidenziare che una grande variabilità di SCS è indesiderata nelle specie lattifere e quindi animali con SCS150 bassa che mostrino al contempo anche un basso SCS_SD150 dovrebbero essere preferiti in quanto mostrano una certa resilienza che si traduce in miglior resistenza alle infezioni della mammella e probabilmente in una più tempestiva risposta immunitaria.

In questa parte del progetto sono stati studiati i parametri derivati dalle SCC del latte a partire da un ampio database contenente TD di bufale italiane. Ciò è stato fatto per promuovere l’individuazione e l’implementazione di nuovi fenotipi utili per scopi genetici e manageriali; tali fenotipi sono a disposizione a cadenza mensile negli allevamenti iscritti ai controlli funzionali e meritano dunque attenzione, in quanto disponibili su larga scala, di facile accesso ed a basso costo. Ulteriori approfondimenti saranno volti alla validazione di tali parametri al fine di poter essere sfruttati come indicatori di salute della mammella in un indice di selezione ad hoc per migliorare la salute della mammella nella bufala.

 

Sinossi dell’articolo: “Milk somatic cell count-derived traits as new indicators to monitor udder health in dairy buffaloes”, Angela Costa, Massimo De Marchi, Gianluca Neglia, Giuseppe Campanile & Mauro Penasa (2021), Italian Journal of Animal Science, 20:1, 548-558, DOI:10.1080/1828051X.2021.1899856.

Progetto STRABUF-Strategie per il miglioramento della redditività dell&#39;allevamento bufalino.

 

Autori

Dott.ssa Angela Costa1 e Dott.ssa Roberta Matera2

  1. Dipartimento di Agronomia, Animali, Alimenti, Risorse naturali e Ambiente (DAFNAE), Università degli Studi di Padova
  2. Dipartimento di Medicina Veterinaria e Produzioni Animali (DMVPA) – Università di Napoli Federico II.
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