Ideen er å bruke data fra analyser av melka, kombinert med andre data om kua, for å forutsi hvordan dyrets helse vil utvikle seg.
– Blir vi flinkere til å avsløre sykdom tidlig, er det bra for dyrehelsen, produksjonen, lønnsomheten og klimaet, sier professor Olav Reksen ved Norges miljø- og biovitenskapelige universitet, NMBU.
Prosjektet ledes av NMBU, med Nofima og SINTEF som partnere. Forskergruppen har utviklet en modell som ved hjelp av analyser av melkeprøver kan avsløre stoffskiftesykdommen subklinisk ketose.
Kritisk etter kalving
Kuas energibehov er fem-seks ganger høyere etter kalving. Hun skal produsere 30-35 kilo melk dagen etter at kalven er født. Da er det lett komme i underskudd på energi.
– Når kua får for lite karbohydrater, begynner kroppen å tære på fettreservene for å få nok glukose. Akkurat det samme skjer når mennesker faster. Under slike forhold kan kua utvikle stoffskiftesykdommer som subklinisk ketose – blant annet, forklarer Reksen.
– Produksjon på friske dyr holder klimaavtrykket nede. Sammenlignet med gjennomsnittskua i verden er klimaavtrykket til ei ku i Norge bare halvparten.
Usynlig sykdom skaper trøbbel
Klinisk ketose er en stoffskiftesykdom som er lett å oppdage og behandle. Problemet med subklinisk (usynlig) ketose er at den ikke har synlige symptomer og er vanskelig å oppdage. Subklinisk ketose forekommer hos 15-20 prosent av kyr etter kalving. Tilstanden fører til dårligere fôropptak, lavere melkeproduksjon, nedsatt fertilitet og økt risiko for andre stoffskiftesykdommer. Oftest er kua syk i to-tre uker, men sykdommen kan vare lengre. Hittil er det bare blodprøver som kan avdekke om ei ku har subklinisk ketose.
Hver måned tar meieriene prøver av melka fra hver enkelt ku. Foto: Håkon Sparre/NMBU
Avleser melkeprøver
I en fersk studie med 61 kyr (Norsk Rødt Fe) tok man melkeprøver av kyrne ei uke før kalving og 100 dager etter. Melkas sammensetning ble analysert ved hjelp av scanning med infrarødt lys (spektrometri). Norske meierier tar rutinemessig slike prøver av melka fra samtlige kyr.
Etter kalving ble det tatt blodprøver av de 61 kyrne for å identifisere hvilke som hadde utviklet subklinisk ketose. Deretter analyserte forskerne fettsyresammensetningen i melkeprøvene for å finne indikasjoner der som kunne avsløre sykdommen.
“Fingeravtrykk” i melka
Etter å ha koblet data fra melkeprøvene med andre data om hver enkelt ku, fant forskerne et mønster, et «fingeravtrykk», i melkeprøvene som henger sammen med subklinisk ketose.
– Dette betyr at vi kan bruke matematiske metoder på de rutinemessige melkeprøvene for å fastslå om ei ku har subklinisk ketose. På denne måten slipper man å ta blodprøver, sier professor Reksen.
– Når vi får justert metodikken kan melkebonden få en tilbakemelding direkte fra meieriet om kua har sykdommen. Da kan bonden sette inn tiltak for å rette opp energimangel svært tidlig slik at dyra produserer bra med melk, og holder seg friske og fruktbare.
Mye matematikk bak
Amira Rachah, forsker ved SINTEF Industri, har ledet arbeidet med matematikk, big data og maskinlæring i prosjektet. Maskinlæring brukes for å analysere de store datamengdene. I studien lyktes det å lage modeller som fant de systematiske endringene i fettsyreegenskapene og sammensetningen av melkeprøvene fra kyr som var disponert for å få subklinisk ketose.
– Jeg mener det er et potensial for å revolusjonere melkeproduksjonen hvis melkebøndene får sanntidsdata om den enkelte kua. Da kan bonden ta informerte beslutninger om ernæring og drift av besetningen. Det vil sikre dyrevelferden, samtidig som lønnsomheten styrkes, sier SINTEF-forskeren.
Målet er at modellen for å spore sykdom før den bryter ut, også kan hindre smitte i buskapen. Foto: Håkon Sparre/NMBU
Forutsi sykdom
Forskerne har ikke klart å spore «fingeravtrykket» av subklinisk ketose i melkeprøver tatt før kalving. Men en ny studie er allerede i gang for å utvikle modellen videre. Halvparten av Norges kyr melkes av roboter som samler inn data om hver enkelt ku; når den melkes, hvor mye den melker osv.
– Når vi kombinerer data om innholdsstoffene i melkeprøvene med data fra melkerobotene, får vi et bedre grunnlag for å lage algoritmer som finner tegn til det som senere blir en subklinisk ketose. Målet er å kunne forutsi sykdom lenge før kua blir syk, forklarer Olav Reksen.
Kyr er individer med ulike egenskaper.
Professoren understreker at kyr er forskjellige.
– Overgangen til større besetninger gjør det enda vanskeligere for melkebonden å følge med hvordan den enkelte kua har det. Kyr er individer med ulike egenskaper. Derfor trenger vi data om hvert enkelt dyr, sier Reksen.
Andre sykdommer
Professoren mener metoden for å oppdage subklinisk ketose kan overføres til andre sykdommer:
– Vi har bare undersøkt tidlig varsling av subklinisk ketose, men modellen kan avsløre andre sykdommer og helseproblemer, for eksempel mastitt som går utover kvaliteten på melka. Maskinlæringsalgoritmer kan også brukes til å utvikle modeller som predikerer sannsynligheten for spredning av sykdom i fjøset.
Bedre helseovervåkning er også et viktig bidrag i klimakampen, påpeker Olav Reksen:
– Produksjon på friske dyr holder klimaavtrykket nede. Sammenlignet med gjennomsnittskua i verden er klimaavtrykket til ei ku i Norge bare halvparten.
