Update app.py

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@@ -492,7 +492,6 @@ if st.session_state.start_analysis:
         else:
             st.error("No se pudieron identificar alimentos o síntomas claros en tu descripción. Intenta ser más específico.")
             st.session_state.search_results = []
-
 if st.session_state.search_results is not None:
     results = st.session_state.search_results
     
@@ -500,7 +499,8 @@ if st.session_state.search_results is not None:
         st.warning(f"No se encontraron coincidencias claras para tu caso: '{st.session_state.user_query}'. Prueba a describir los síntomas de otra manera.")
     else:
         col1, col2 = st.columns([3,1])
-        with col1: st.success(f"Hemos encontrado {len(results)} posible(s) causa(s) relacionada(s) con tu caso.")
+        with col1:
+            st.success(f"Hemos encontrado {len(results)} posible(s) causa(s) relacionada(s) con tu caso.")
         with col2:
             report_data = generate_report_text(st.session_state.user_query, results)
             st.download_button(label="📄 Descargar Informe", data=report_data, file_name=f"informe_detective_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.txt", mime="text/plain")
@@ -511,14 +511,19 @@ if st.session_state.search_results is not None:
         best_match_data = results[0]
         best_match = best_match_data['entry']
         with st.expander(f"**Análisis Detallado de la Principal Coincidencia: {best_match.get('condicion_asociada')}**", expanded=True):
+            # Las columnas se crean DENTRO del expander
             col1, col2 = st.columns([3, 1])
+            
+            # Contenido de la primera columna
             with col1:
                 st.markdown("##### Desglose de la Puntuación de Relevancia:")
                 score_col1, score_col2, score_col3 = st.columns(3)
                 score_col1.metric("Puntos por Alimento(s)", f"{best_match_data['score']['food']}")
                 score_col2.metric("Puntos por Síntomas", f"{best_match_data['score']['symptoms']}")
                 score_col3.metric("PUNTUACIÓN TOTAL", f"{best_match_data['score']['total']}", delta="Máxima coincidencia")
-with col2:
+            
+            # Contenido de la segunda columna (AHORA CORRECTAMENTE INDENTADO)
+            with col2:
                 st.write("") # Para alinear verticalmente el popover
                 if foodb_index:
                     with st.popover("🔬 Componentes moleculares"):
@@ -531,15 +536,12 @@ with col2:
                             found_data = False
                             displayed_foodb_keys = set()
                             
-                            # Iterar sobre los alimentos que el usuario mencionó
                             for alimento_es in user_foods_mentioned:
                                 search_terms_en = []
-                                # Traducir de español a inglés usando el diccionario
                                 for key_es, value_en_list in FOOD_NAME_TO_FOODB_KEY.items():
                                     if key_es in alimento_es.lower():
                                         search_terms_en.extend(value_en_list)
                                 
-                                # Buscar los términos en inglés en el índice de FoodB
                                 for term in set(search_terms_en):
                                     for foodb_key, foodb_data in foodb_index.items():
                                         if term in foodb_key and foodb_key not in displayed_foodb_keys:
@@ -547,7 +549,6 @@ with col2:
                                             displayed_foodb_keys.add(foodb_key)
                                             with st.container(border=True):
                                                 st.subheader(f"Análisis de: {foodb_key.capitalize()}")
-                                                # Mostrar los 3 compuestos más relevantes
                                                 for item in foodb_data[:3]:
                                                     st.write(f"**Compuesto:** {item['compound']}")
                                                     st.write(f"**Efectos reportados:** {', '.join(item['effects'])}")
@@ -555,10 +556,8 @@ with col2:
                             
                             if not found_data:
                                 st.warning("No se encontraron datos moleculares para los alimentos mencionados.")
-                if foodb_index:
-                    with st.popover("🔬 Componentes moleculares"):
-                        st.info("Información de la base de datos FoodB (en inglés).")
 
+            # El separador y el spinner van DESPUÉS de las columnas, pero DENTRO del expander
             st.markdown("---")
             with st.spinner("✍️ Generando un análisis personalizado con IA..."):
                 if 'best_match_analysis' not in st.session_state.analysis_cache:
@@ -570,40 +569,36 @@ with col2:
                         st.session_state.analysis_cache['best_match_analysis'] = "❌ Lo sentimos, no se pudo generar el análisis detallado en este momento debido a un problema con la IA. Por favor, intenta de nuevo más tarde."
                 st.markdown(st.session_state.analysis_cache['best_match_analysis'])
         
-if len(results) > 1:
-    with st.expander("🔍 **Explora otras posibilidades relevantes (Diagnóstico Diferencial)**"):
-        for i, result in enumerate(results[1:5]): 
-            with st.container(border=True):
-                entry = result['entry']
-                score = result['score']
-                
-                # Muestra la información de la condición
-                st.subheader(f"{i+2}. {entry.get('condicion_asociada')}")
-                col_info, col_action = st.columns([3, 1])
-                
-                with col_info:
-                    if result.get('matched_symptoms'):
-                        st.markdown(f"**Pistas Clave (Síntomas Coincidentes):** {', '.join(result['matched_symptoms']).capitalize()}")
-                    st.markdown(f"**Alimentos Típicos Asociados:** {entry.get('compuesto_alimento')}")
-                
-                # Muestra la métrica y el botón de acción
-                with col_action:
-                    st.metric("Relevancia", score['total'])
-                    analysis_key = f"analysis_{i+2}"
-                    
-                    # Lógica para manejar el clic del botón
-                    if st.button("Generar análisis", key=analysis_key, help=f"Generar análisis de IA para {entry.get('condicion_asociada')}"):
-                        with st.spinner(f"Generando análisis para {entry.get('condicion_asociada')}..."):
-                            try:
-                                analysis_text = generate_detailed_analysis(st.session_state.user_query, entry)
-                                st.session_state.analysis_cache[analysis_key] = analysis_text
-                            except Exception as e:
-                                st.session_state.analysis_cache[analysis_key] = f"❌ Error al generar análisis para {entry.get('condicion_asociada')}."
-
-                # Lógica para mostrar el resultado guardado
-                if analysis_key in st.session_state.analysis_cache:
-                    st.info(st.session_state.analysis_cache[analysis_key])
-                
-                # Añade un separador visual entre las entradas
-                if i < len(results[1:5]) - 1:
-                    st.markdown("---")
+        # El expander de "Otras posibilidades" va DESPUÉS del expander principal
+        if len(results) > 1:
+            with st.expander("🔍 **Explora otras posibilidades relevantes (Diagnóstico Diferencial)**"):
+                for i, result in enumerate(results[1:5]): 
+                    with st.container(border=True):
+                        entry = result['entry']
+                        score = result['score']
+                        
+                        st.subheader(f"{i+2}. {entry.get('condicion_asociada')}")
+                        col_info, col_action = st.columns([3, 1])
+                        
+                        with col_info:
+                            if result.get('matched_symptoms'):
+                                st.markdown(f"**Pistas Clave (Síntomas Coincidentes):** {', '.join(result['matched_symptoms']).capitalize()}")
+                            st.markdown(f"**Alimentos Típicos Asociados:** {entry.get('compuesto_alimento')}")
+                        
+                        with col_action:
+                            st.metric("Relevancia", score['total'])
+                            analysis_key = f"analysis_{i+2}"
+                            
+                            if st.button("Generar análisis", key=analysis_key, help=f"Generar análisis de IA para {entry.get('condicion_asociada')}"):
+                                with st.spinner(f"Generando análisis para {entry.get('condicion_asociada')}..."):
+                                    try:
+                                        analysis_text = generate_detailed_analysis(st.session_state.user_query, entry)
+                                        st.session_state.analysis_cache[analysis_key] = analysis_text
+                                    except Exception as e:
+                                        st.session_state.analysis_cache[analysis_key] = f"❌ Error al generar análisis para {entry.get('condicion_asociada')}."
+
+                        if analysis_key in st.session_state.analysis_cache:
+                            st.info(st.session_state.analysis_cache[analysis_key])
+                        
+                        if i < len(results[1:5]) - 1:
+                            st.markdown("---")