Update app.py

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@@ -973,47 +973,36 @@ if st.session_state.search_results is not None:
                 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_expander:
+            with col2_expander:
                 st.write("") 
                 if foodb_index:
                     with st.popover("🔬 Componentes Moleculares del Diagnóstico"):
-                        
                         st.info("Análisis de los compuestos en los alimentos mencionados que están directamente implicados en el diagnóstico principal.")
-                        
                         user_foods_mentioned = st.session_state.entities.get("alimentos", [])
                         
                         if not user_foods_mentioned:
                             st.warning("No se identificó un alimento específico para buscar.")
                         else:
-                            # --- NUEVA LÓGICA DE ENRIQUECIMIENTO DE PISTAS ---
-                            
-                            # 1. RECOPILACIÓN DE PISTAS INICIALES
                             initial_clues = set()
-                            
-                            # Pista Directa: del campo 'compuesto_alimento' del diagnóstico
                             direct_text = best_match.get("compuesto_alimento", "").lower()
                             cleaned_text = re.sub(r'\(.*?\)', '', direct_text)
                             initial_clues.update(re.findall(r'\b[a-zA-Z-]+\b', cleaned_text))
 
-                            # Pistas Indirectas: de los síntomas del diagnóstico via KNOWN_TRIGGERS_MAP
                             main_diagnosis_symptoms = set(s.lower() for s in best_match.get("sintomas_clave", []))
                             for compound, triggered_symptoms in KNOWN_TRIGGERS_MAP.items():
                                 if main_diagnosis_symptoms.intersection(triggered_symptoms):
                                     initial_clues.add(compound.lower())
 
-                            # 2. ENRIQUECIMIENTO DE PISTAS con sinónimos moleculares
                             final_search_keywords = set()
                             for clue in initial_clues:
-                                final_search_keywords.add(clue) # Añadir la pista original
+                                final_search_keywords.add(clue)
                                 if clue in COMPOUND_SYNONYM_MAP:
                                     final_search_keywords.update(COMPOUND_SYNONYM_MAP[clue])
                             
                             if not final_search_keywords:
                                 st.warning(f"No se pudieron determinar los compuestos moleculares clave para '{best_match.get('condicion_asociada')}'.")
                             else:
-                                logger.info(f"Buscando compuestos moleculares con las palabras clave: {final_search_keywords}")
                                 best_food_matches = find_best_foodb_matches(user_foods_mentioned, foodb_index.keys(), FOOD_NAME_TO_FOODB_KEY)
-                                
                                 if not best_food_matches:
                                     st.warning("No se encontraron datos moleculares para los alimentos específicos mencionados.")
                                 else:
@@ -1025,7 +1014,6 @@ with col2_expander:
                                             compound_name_lower = item['compound'].lower()
                                             if any(target in compound_name_lower for target in final_search_keywords):
                                                 relevant_compounds.append(item)
-                                        
                                         if relevant_compounds:
                                             found_any_data = True
                                             with st.container(border=True):
@@ -1037,9 +1025,9 @@ with col2_expander:
                                                         st.write(f"**Compuesto:** {item['compound']}")
                                                         st.caption(f"Este compuesto está directamente relacionado con '{best_match.get('condicion_asociada')}'.")
                                                         unique_compounds_shown.add(item['compound'])
-                                    
                                     if not found_any_data:
                                         st.warning(f"No se encontraron los compuestos específicos de '{best_match.get('condicion_asociada')}' en los alimentos analizados en la base de datos FoodB.")
+            
             st.markdown("---")
             with st.container(border=True):
                 st.markdown("##### 🧠 Posibles Efectos Neuropsicológicos de los Componentes")
@@ -1105,70 +1093,4 @@ with col2_expander:
                     # --- LÍNEA CORREGIDA ---
                     # Esta línea ahora está fuera del 'with st.container' pero dentro del 'for' loop.
                     if i < len(results[1:5]) - 1:
-                        st.markdown("---")
-
-
-            with st.container(border=True):
-                st.markdown("##### 🧠 Posibles Efectos Neuropsicológicos de los Componentes")
-                user_foods = st.session_state.entities.get("alimentos", [])
-                relevant_compounds = set()
-                if user_foods:
-                    for food in user_foods:
-                        if food in FOOD_TO_COMPOUND_MAP:
-                            relevant_compounds.update(FOOD_TO_COMPOUND_MAP[food])
-                found_neuro_effect = False
-                if relevant_compounds:
-                    for compound in sorted(list(relevant_compounds)):
-                        if compound in INTEGRATED_NEURO_FOOD_MAP:
-                            found_neuro_effect = True
-                            effect_info = INTEGRATED_NEURO_FOOD_MAP[compound]
-                            with st.container(border=True):
-                                st.subheader(f"Componente: {compound.capitalize()}")
-                                st.markdown(f"**Efecto:** {effect_info['efecto_neuropsicologico']}")
-                if not found_neuro_effect:
-                    st.info("No se encontraron efectos neuropsicológicos específicos en la base de datos para los componentes de los alimentos mencionados.")
-            
-            st.markdown("---")
-            with st.spinner("✍️ Generando un análisis personalizado con IA..."):
-                if 'best_match_analysis' not in st.session_state.analysis_cache:
-                    try:
-                        analysis_text = generate_detailed_analysis(st.session_state.user_query, best_match)
-                        st.session_state.analysis_cache['best_match_analysis'] = analysis_text
-                    except Exception as e:
-                        logger.error(f"Falló la generación del análisis detallado principal: {e}")
-                        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']
-                        
-                        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])
-                        
-                        # Esta es la línea que probablemente causaba el error, ahora está correctamente indentada
-                        if i < len(results[1:5]) - 1:
-                            st.markdown("---")
+                        st.markdown("---")