El cáncer de próstata es la tercera causa de muerte en varones. El carcinoma de próstata metastático origina consecuencias fatales para la supervivencia de la población. Aun se desconocen los mecanismos desencadenantes de la metástasis y los estudios encaminados al conocimiento de los biomarcadores de enfermedad metastática son muy limitados. El objetivo de este trabajo fue desarrollar y aplicar estrategias bioninformáticas para la selección de perfiles de biomarcadores que ayuden en la detección temprana del cáncer de próstata metastático. Se emplearon bases de datos de “microarrays” públicas para la selección de un perfil de genes relacionados con la enfermedad metastática. También se emplearon algoritmos de PCA, agrupamientos jerárquicos, razonamiento basados en casos y de enriquecimiento de grupos de genes. Se realizó el análisis proteómico en dos líneas celulares de cáncer de próstata, una andrógeno-dependiente (LNCaP) y otra andrógeno-resistente (PC3), para identificar los biomarcadores previamente seleccionados. Se aplicaron técnicas de inmunoprecipitación con partículas magnéticas y cromatografía líquida en fase reversa acoplada a Espectrometría de Masas (LC-MS/MS).